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人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题
人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题,主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影profile的研究上,人们对-剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 afr 研究的研究人员除了布莱索bledsoe外还有戈登斯泰因goldstein、哈蒙harmon以及金出武雄kanade takeo等。总体而言,这一阶段是人脸识别研究的初级阶段,非常重要的成果不是很多,也基本没有获得实际应用。
人脸识别的研究不断深入
人脸识别的研究不断深入,研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题,主要包括以下四个方面的研究:1提出不同的人脸空间模型,包括以线性判别分析为代表的线性建模方法,以kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3d信息的3d人脸识别方法。2深入分析和研究影响人脸识别的因素,包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3利用新的特征表示,包括局部描述子gabor face, lbp face等和-学习方法。4利用新的数据源,例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
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