基于视频的人脸识别研究进展(7)
发布时间:2021-06-07
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基于视频的人脸识别研究进展
884
计算
机学报2009年
度上解决姿态或光照的变化问题.但是人脸是一个三维的物体,利用人脸的三维信息是解决姿态,光照变化问题的最本质方法.现阶段利用视频数据生成
E9]LeeKC,HoJ,YangMH,KriegmanD.Visualtracking
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3D模型的计算复杂度很大㈨57‘593,无法达到使用要
求.更好地降低三维人脸建模的复杂度和提高建模
E10]zh。。s,K。g。,v,ch。ll。pp。R.Prob。b池ti。,。cog。itio。
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的精度是未来发展的一个重要方向.derstanding。2003,91(1);214.245
(4)视频人脸数据库和测试方法的标准化DI]ZhouS,ChellappaR,MoghaddamB.Visualtrackingand
与基于静止图像的人脸识别相比,基于视频的
人脸识别的最大问题是还没有一个包含各种条件变化的、统一的、大规模的视频人脸数据库和测试标准.许多文章采用的视频人脸数据库和测试方法都不尽相同,无法进行算法之间的比较.建立一个公共的、大规模的视频人脸数据库和标准的测试方法是该领域的一个首要任务.
(5)多模生物特征认证
现阶段基于视频的人脸识别算法主要是基于室内的环境条件.室外条件下的人脸图像光照、姿态等
的剧烈变化使人脸识别仍然面临着许多困难,融合Darrell多种生物特征提高识别的性能也将是未来研究的一density个重点[60-6C.
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