要約
近年、深い畳み込みニューラル ネットワークによる顔認識のブレークスルーが見られました。
FR の分野では、毎年数十の論文が発表されています。
それらのいくつかは産業界で適用され、デバイスのロック解除、モバイル決済など、人間の生活に重要な役割を果たしました。
このホワイト ペーパーでは、顔認識の概要、その歴史、パイプライン、従来の手動で設計された機能またはディープ ラーニングに基づくアルゴリズム、主流のトレーニング、評価データセット、および関連するアプリケーションを紹介します。
可能な限り多くの最先端の作品を分析および比較し、バックボーンのサイズとデータ分布の影響を見つけるための一連の実験を慎重に設計しました。
この調査は、FG2023 の産業界における実用的な顔認識技術というチュートリアルの資料です。
要約(オリジナル)
Recent years witnessed the breakthrough of face recognition with deep convolutional neural networks. Dozens of papers in the field of FR are published every year. Some of them were applied in the industrial community and played an important role in human life such as device unlock, mobile payment, and so on. This paper provides an introduction to face recognition, including its history, pipeline, algorithms based on conventional manually designed features or deep learning, mainstream training, evaluation datasets, and related applications. We have analyzed and compared state-of-the-art works as many as possible, and also carefully designed a set of experiments to find the effect of backbone size and data distribution. This survey is a material of the tutorial named The Practical Face Recognition Technology in the Industrial World in the FG2023.
arxiv情報
| 著者 | Xinyi Wang,Jianteng Peng,Sufang Zhang,Bihui Chen,Yi Wang,Yandong Guo |
| 発行日 | 2022-12-26 08:36:58+00:00 |
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