摘要
人脸识别作为一种高效的生物特征识别技术，在安全验证、身份识别、智能监控等领域有着广泛的应用。
近年来，深度学习的兴起促进了人脸识别技术的快速发展，其中卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力在人脸识别领域取得了显著成果。
然而，传统的CNN主要处理单通道灰度图像或三通道彩色图像，难以充分利用人脸图像的丰富信息。
四元数作为一种能够表达三维空间旋转的超复数，可以更加完整地描述彩色图像的多通道信息，为提升人脸识别性能提供了新的思路。
本文针对传统人脸识别方法的不足，对基于四元数卷积神经网络的人脸识别系统进行了综述。
首先，介绍了人脸识别的研究背景和意义，并阐述了四元数、卷积神经网络和四元数卷积神经网络的基本概念。
其次，概述了人脸识别的研究现状，包括传统人脸识别方法和基于深度学习的人脸识别方法，并分析了各自的优缺点。
接着，重点介绍了基于四元数卷积神经网络的人脸识别方法，包括其基本原理、模型构建、优缺点和应用。
然后，对现有的基于四元数卷积神经网络的人脸识别方法进行了分类和比较，并分析了不同方法的性能和局限性。
最后，总结了基于四元数卷积神经网络的人脸识别系统的研究现状和发展趋势，并展望了未来的研究方向。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
