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基于深度学习的人脸识别与通常的人脸识别区别？
我是通信研一的学生，老师要求用深度学习来做人脸识别，因为刚开始，实在不是很懂深度学习和人脸识别的关系，与用其他方法的人脸识别区别在哪，就是用深度学习的算法和其他的不同么
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4 回答
自己创建的模型对于指定的人脸识别正确率比普通人脸识别要高上几个百分比。
针对于公司一百人的人脸识别打卡，如果采用开源项目可能只有80%正确率；
但是针对，公司特定人群特别数据处理的话，基本上可以达到99.999%正确率。
主要体现在人脸数据的训练方案，也就是分类器的设计，还有数据判别方案，也就是检测器的设计。这两个方面。比如常规的分类器可能使用的Svm，ada这类，深度学习可能使用神经网络例如现在大火的卷积神经网络及各种改进方案。分类器设计好了，也就很大程度决定了检测器的方案。传统的可能会采用各种直方图距离，交叉核，卡方检验等。那深度学习方案一般就送训练的网络结构。同时传统方案多会采用组合检验，和分级加速。深度学习网络则可以一步到位。
多谢邀请，建议花时间阅读一下山世光老师的一个综述的演讲。
人脸检测与识别年度进展概述
关于深度学习与人脸识别的关系：人脸识别是一个任务，是我们所需要达到的目的。而深度学习是实现这种任务、达到这个目的的其中一个方法。当然，就暂时而言，在目标系统存储和计量资源足够多的时间，深度学习可以说暂时是最好的方法。
问题动态
- 发布时间
- 2026-01-14 18:52
- 更新时间
- 2026-01-14 18:52
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