Mtcnn算法是一種用于人臉檢測和對齊的多任務(wù)級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是一種級聯(lián)結(jié)構(gòu)，類似于AdaBoost算法，主要包括三個(gè)子網(wǎng)絡(luò)：一個(gè)是p-net網(wǎng)絡(luò)，主要得到候選窗口的回歸向量和人臉區(qū)域的包圍盒，并

Mtcnn算法是一種用于人臉檢測和對齊的多任務(wù)級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是一種級聯(lián)結(jié)構(gòu)，類似于AdaBoost算法，主要包括三個(gè)子網(wǎng)絡(luò)：一個(gè)是p-net網(wǎng)絡(luò)，主要得到候選窗口的回歸向量和人臉區(qū)域的包圍盒，并利用回歸向量對候選窗口進(jìn)行標(biāo)定，第二個(gè)子網(wǎng)絡(luò)是R-Net網(wǎng)絡(luò)，它只做檢測和邊界盒回歸兩個(gè)任務(wù)；最后一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)是o-Net網(wǎng)絡(luò)，它進(jìn)一步過濾前一個(gè)候選盒，對邊界盒進(jìn)行回歸，并計(jì)算特征點(diǎn)在每個(gè)邊界盒上的位置。此外，mtcnn是一種多尺度的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在輸入圖像數(shù)據(jù)之前，先構(gòu)造圖像金字塔，得到不同尺度的圖像，然后發(fā)送到p-net網(wǎng)絡(luò)。

SSD算法是一種單級端到端目標(biāo)檢測算法。其主要思想是對圖像的不同位置進(jìn)行密集采樣，采用不同的尺度比和縱橫比，并采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取特征進(jìn)行分類和回歸。它的優(yōu)點(diǎn)是速度快。SSD提取不同尺度的特征圖進(jìn)行檢測。前面的大比例尺特征圖用于檢測小目標(biāo)，后面的小比例尺特征圖用于檢測大目標(biāo)。Vgg16作為基本模型。

Yolo目標(biāo)檢測算法的基本思想是利用CNN從輸入圖像中提取特征，并將輸入圖像分割成s×s單元。如果物體的中心落入其中一個(gè)細(xì)胞，該細(xì)胞負(fù)責(zé)探測目標(biāo)。在原有Yolo結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，yolov3采用多尺度融合進(jìn)行預(yù)測，提高了小目標(biāo)檢測的精度?；痉诸惥W(wǎng)絡(luò)與RESNET殘差網(wǎng)絡(luò)相似。分類任務(wù)使用logistic代替softmax，并使用9個(gè)尺度先驗(yàn)框來檢測大小目標(biāo)。

mtcnn和yolov3和ssd等目標(biāo)檢測算法各有什么特點(diǎn)或優(yōu)勢？

首先，2D人臉?biāo)惴ㄊ切∶自趇phonex發(fā)布之前推出的，雖然2D的安全性有點(diǎn)差，但是第一次用它來解鎖手機(jī)還是很早的。

第二，人臉?biāo)惴ㄍㄟ^人工智能檢測人臉結(jié)構(gòu)，然后進(jìn)行檢查和解鎖。臉部解鎖主要依靠臉部的四個(gè)點(diǎn)，即兩只眼睛、一個(gè)鼻子和一張嘴，中心點(diǎn)是眼睛。事實(shí)上，你應(yīng)該知道你不能閉著眼睛打開手機(jī)。也就是說，當(dāng)你遮蓋臉部除眼睛以外的其他部位時(shí)，你可以閉上眼睛解鎖手機(jī)，經(jīng)過對移動AI算法的深入學(xué)習(xí)和分析，你也可以被識別。

第三，3D人臉識別比2D人臉識別更安全。因?yàn)槎S人臉識別是平面識別，有時(shí)甚至連照片都可以用來解鎖手機(jī)。因此，二維人臉識別只用于解鎖手機(jī)，不用于支付。三維人臉識別需要手機(jī)產(chǎn)生三維結(jié)構(gòu)光，然后識別出人臉的三維輪廓。這個(gè)輪廓可以說是獨(dú)一無二的，因?yàn)檫@種安全性非常高，但并不意味著它是絕對安全的。一些具有高度相似性的純合子還可以解鎖對方的手機(jī)。

小米10Pro人臉識別，為什么捂著臉戴著口罩也能解鎖？

對于目前的深度學(xué)習(xí)模型，雖然深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)之一是設(shè)計(jì)能夠處理各種任務(wù)的算法，但是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用還需要一定的專業(yè)化，目前還沒有通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理模型。然而，每一種模式也在相互學(xué)習(xí)、相互融合、共同提高。例如，一些創(chuàng)新可以同時(shí)改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如批量標(biāo)準(zhǔn)化和關(guān)注度。一般模型需要在將來提出。

圖像和視頻處理，計(jì)算機(jī)視覺，最流行的是CNN，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的變形和發(fā)展，CNN適合處理空間數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特點(diǎn)。將上述模型應(yīng)用于圖像分類識別中。在圖像分割、目標(biāo)檢測等方面，提出了更有針對性的模型，并得到了廣泛的應(yīng)用。

語音處理，2012年之前，最先進(jìn)的語音識別系統(tǒng)是隱馬爾可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的結(jié)合。目前最流行的是深度學(xué)習(xí)RNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其長、短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、Gru、雙向RNN、層次RNN等。

除了傳統(tǒng)的自然語言處理方法外，目前的自然語言處理深度學(xué)習(xí)模型也經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于變壓器的模型等。不同的任務(wù)場景有不同的模型和策略來解決一些問題。