人脸识别翼闸基于机器学习的人脸识别方法

人脸识别翼闸基于机器学习的人脸识别方法，此方法需要提前建立好特征库，再通过机器自学逐渐完善算法。随着学习的不断进行，机器自学得出人脸特征分布规律，同时也自学得出对人脸特征的判断方法及公式。Kohonen 提出了一种基于人工神经网络的算法思路，传统的神经网络学习，学习到的人脸特征绝大部分是低阶特征。

深度学习提供了可以进行高阶特征学习的方法和途径，深度学习可以在传统学习的基础上继续学习，将传统学习的低层次输出，作为深度学习的高层次输入，通过层级与层级间的跃进，从传统学习的大量数据中，逐步深度学习到可以准确表达传统学习输入数据的特征公式，并使用这些特征公式，进行相对应的人脸或其它图像进行检测和识别，理论上可以完成人脸识别任务。目前，典型的深度学习模型有深度信念网络、卷积神经网络、去噪自编码网络和递归神经网络。

以上是针对机器学习的人脸识别方法详细分析，目前算法的识别准确度已经达到了很高的水平，但往往在实际应用中会受到不可避免的因素干扰和制约，所以还需要深度学习提升识别的专业性和人性化，这个过程除了设计者要考虑，使用者也要参与进来，共同商讨提升方案，把更优的识别方法提炼出来。