深度学习生物识别技术:进展和应用程序

分析人民独特的生理和行为特征的本质是生物识别技术的科学。在过去的二十年里,我们目睹了一个指数级增长的研究在这一领域的利益,通过从有趣的生物识别技术激增,传统模式识别应用中,基于深度学习主流研究主题。三个主要原因占这,首先,传感器,获取生物信号的技术进步,其次,显著增加机器的计算能力,第三,深度学习范式的民主化。

在本文中,我们专注于深度学习和生物研究的话题,继续挑战,包括评估新的生物技术,显著改善现有的性能,并确保生物识别系统的可伸缩性来处理不断增加的数量的生物特征数据。事实上,生物识别系统遵循典型的管道,由单独的采集,预处理,特征提取和分类。学习深度学习作为一个数据驱动的表示方法已被证明是一个有前途的替代传统data-agnostic和手工制作的生物识别系统的预处理和特征提取。

结合深度学习与生物视觉感知模型,许多生物的方法提出了深度学习。包括研究在一个深学习模型包括CNN, RNN, AE,甘,GNN,和强化学习模型,面向最近视觉感知的方法计算模型的深度学习,显示其优势和进步对人工智能的影响。

主题包括但不限于以下:

•基于ai生物识别应用程序

•身份,表达,性别和年龄的认可

•视觉和知觉

•深度学习技术和智能系统分析生物特征数据,如CNN, RNN,转移与卷积神经网络学习,甘,GNN,为人脸识别和强化学习模型,性别和种族分类等。

•行为分析和信息推理

•活动,动作和姿势识别

•生物信息保障系统

•隐私、安全和访问控制