基于深度学习的人脸识别系统的设计与实现文献综述

 2022-08-19 11:08

一、文献综述

(一)国内外研究现状

(1).国内外深度学习的研究现状

深度学习也被译为深层学习,是美国学者Ference Marton和Roger Saljo基于学生阅读的实验,针对孤立记忆和非批判性接受知识的浅层学习,于1976年首次提出的关于学习层次的一个概念。此后,许多研究者开始关注深度学习,Biggs和Collis(1982)、Ramsden(1988)、Entwistle(1997,2001)等学者都从不同角度发展了深度学习的相关理论。近年来,深度学习愈来愈受到教育研究者的关注,2006年,加拿大多伦多大学计算机系辛顿教授在《科学》上发表了《利用神经网络刻画数据》,开启了21世纪深度学习在学术界的浪潮。

深度学习源自于计算机科学、人工神经网络和人工智能的研究。深度学习走向教育领域的研究与实践。30多年来,加拿大西盟菲莎大学艾根教授领衔的“深度学习”项目的研究。这是近十年来在中小学深度学习研究方面最有影响的研究。该研究明确指出了学生对知识的学习到达的深度,以及教师通过对知识的处理引导学生逐步达到一定的学习深度。可以说,此项目将深度学习引入了教育实践领域。国内对深度学习的系统研究起步较晚,国内教育技术界对深度学习的关注与AECT2004教育技术概念的传播有密切联系。

2005年,上海师范大学黎加厚教授在《促进学生深度学习》一文中率先介绍了国外关于深度学习的研究成果,一般以此作为我国深度学习研究的起点。文中介绍了深度学习的概念,提出深度学习是指在理解的基础上,学习者能够批判地学习新思想和事实,并将它们融入原有的认知结构中,能够在众多思想间进行联系,并能够将已有思维知识迁移到新的情境中,做出决策和解决问题的学习。

(2).国内外人脸识别研究现状

人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究,真正进入初级的应用阶段是在90年代后期,发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

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