基于视频的人脸识别研究进展(9)
发布时间：2021-06-07
基于视频的人脸识别研究进展
８８６
计算
机学报
２００９年
［５１］ＹａｎＳＣ，ＸｕＤ，ＺｈａｎｇＢ，ＺｈａｎｇＨＪ．Ｇｒａｐｈｅｍｂｅｄｄｉｎｇａｎｄ
ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ
ｚ
ＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＩｍａｇｅＵｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ，２００３，９１（１）；
１８８’。２１３
Ａｇｅｎｅｒａｌｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙｒｅｄｕｃ。。Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ
ｏｎ
ｔｉｏｎ．ＩＥＥＥＰａｔｔｅｒｎ
ＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅ［５８］ＣｈｏｕｄｈｕｒｙＡ。ＣｌａｒｋｓｏｎＢ，ＪｅｂａｒａＴ，ＰｅｎｌａｎｄＡ．Ｍｕｌｔｉｍｏ—ｄａｌ
ｐｅｒｓｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇ
Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２００７．２９（１）：４０ ５１
ｕｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ
ｏｎ
ａｕｄｉｏａｎｄｖｉｄｅｏ／／Ｖｉｄｅｏ－ｂａｓｅｄ
［５２３
Ｇｒｏｓｓ
Ｒ，ＳｈｉＪ．ＴｈｅＣＭＵＭｏｔｉｏｎｏｆＢｏｄｙ（ＭｏＢｏ）ｄａｔａ—ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ
Ａｕｄｉｏ‘ａｎｄ
ｂａｓｅ．ＲｏｂｏｔｉｃｓＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＣａｒｎｅｇｉｅＭｅｌｌｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｌ
Ｔｅｃｈ—ｎｉｃａｌＲｅｐｏｒｔＣＭＵ—ＲＩ—ＴＲ－０１－１８，２００１
［５３］ＴｅｆｅｒｉＤ，ＢｉｇｕｎＪ．Ｄａｍａｓｃｅｎｉｎｇ
ｖｉｄｅｏ
ｄａｔａｂａｓｅｓｆｏｒｅｖａｌｕａ一
ｔｉｏｎ
ｏｆｆａｃｅｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ－－ＴｈｅＤＸＭ２ＶＴＳｄａｔａ—ｂａｓｅ．ＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＬｅｔｔｅｒｓ，２００７，２８（１５）ｌ２１４３—２１５６
［５４］ＺｈａｎｇＹ。Ｍａｒｔｉｎｅｚ
Ａ
Ｍ．Ａｗｅｉｇｈｔｅｄｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃａｐｐｒｏａｃｈ
ｔｏ
ｆａｃｅ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｆｒｏｍｍｕｌｔｉｐｌｅｉｍａｇｅｓａｎｄｖｉｄｅｏｓｅｑｕｅｎｃｅｓ．
ＩｍａｇｅａｎｄＶｉｓｉｏｎＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２００６，２４（６）：６２６—６３８
［５５］Ａｌ—ＡｚｚｅｈＭ。ＥｌｅｙａｎＡ．ＤｅｍｉｒｅｌＨ．ＰＣＡ－ｂａｓｅｄｆａｃｅ
ｒｅｃｏｇｎｉ—
ｔｉｏｎ
ｆｒｏｍ
ｖｉｄｅｏ
ｕｓｉｎｇ
ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ
ｔｈｅ
２３ｒｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎ
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
ａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｓｃｉｅｎｃｅｓ．Ｉｓｔａｎｂｕｌ，２００８：１－４
［５６］ＧｏｋｓｅｌＤ．Ｅｘｐｌｏｉｔｉｎｇｓｐａｃｅ—ｔｉｍｅ
ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ
ｏｆｖｉｄｅｏｓｆｏｒｆａｃｅ
ｈ１１ｕｃｉｎａｔｉｏｎ［Ｐｈ．Ｄ．ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ］．ＣａｒｎｅｇｉｅＭｅｌｌｏｎ
Ｕｎｉｖｅｒ一
ｓｉｔｙ。Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ，ＵＳＡ，２００７
［５７］ＣｈｏｗｄｈｕｒｙＡ，ＣｈｅｌｌａｐｐａＲ．Ｆａｃｅ
ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ
ｆｒｏｍｍｏ－ｔｉｏｎａｌｎｏｃｕｌａｒｖｉｄｅｏ
ｕｓｉｎｇ
ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ
ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄ
ａ
ｇｅｎｅｒｉｃ
ｍｏｄｅｌ．
ＹＡＮＹａｈ，ｂｏｍｉｎ１９８４，Ｐｈ．Ｄ．．
Ｈｉｓｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒｅｓｔｓｆｏｃｕｓ
ｏｎ
ｐａｔ
ｔｅｒｎ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｍＢａｃｋｇｒｏｕｎｄ
ＴｈｉｓｗｏｒｋｉｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ
ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒｇｒａｎｔＮｏ．６０８７２０８４ａｎｄｔｈｅＳｐｅ—ｃｉａｌｉｚｅｄＲｅｓｅａｒｃｈＦｕｎｄｆｏｒｔｈｅＤｏｃｔｏｒａｌＰｒｏｇｒａｍｏｆ
Ｈｉｇｈｅｒ
Ｅｄｕｃａｔｉｏｎｕｎｄｅｒ
ｇｒａｎｔ
Ｎｏ．２００６０００３１０２．Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｔｉｌｌｉｍａｇｅ－ｂａｓｅｄｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｈａｓａｃｈｉｅｖｅｄ
ｇｒｅａｔ
ＳＵＣＣＰ嬉Ｓ
ｉｎ
ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｏｎｃｅ
ｔｈｅ
ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ
ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ，ｐｏｓｅ，ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ，
ａｇｅ，ｅｔｃ．，ｃｈａｎｇｅ
ｔＯＯ
ｍｕｃｈ，ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｄｅｃｌｉｎｅｓｄｒａ—ｍａｔｉｃａｌｌｙ．Ｔｈｅ
ｒｅｃｅｎｔ
ＦＲＶＴ２００２ｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｆａｃｅｉｍａｇｅｓｃａｐｔｕｒｅｄｉｎ
ａｎ
ｏｕｔｄｏｏｒｅｎｖｉｒｏｎ—ｍｅｎｔａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄａｙｓ
ｉｓ
ｓｔｉｌｌ
ｎｏｔ
ｓａｔｉｓｆｙｉｎｇ．Ｃｕｒｒｅｎｔｓｔｉｌｌ
ｉｍａｇｅ—ｂａｓｅｄ
ｆａｃｅ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
ａｒｅ
ｅｖｅｎ
ｆａｒａｗａｙ
ｆｒｏｍｔｈｅｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｈｕｍａｎｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｏｎｔｈｅｏｔｈ—
ｅｒ
ｈａｎｄ，ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙａｎｄｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙｓｔｕｄｉｅｓｈａｖｅｓｈｏｗｎｔｈａｔ
ｍｏｔｉｏｎ
ｃａｎ
ｈｅｌｐｐｅｏｐｌｅｆｏｒｂｅｔｔｅｒｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．万
方数据ＢｉｏｍｅｔｒｉｃＰｅｒｓｏｎ
Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ．ＷａｓｈｉｎｇｔｏｎＤ．Ｃ，１９９９
ｌ
１７６—１８０
［５９］ＺｈａｎｇＺ
Ｙ，Ｌｉｕ
ｚＣ，Ａｄｌｅｒ
Ｄ，Ｃｏｈｅｎ
ＭＦ，ＨａｎｓｏｎＥ，Ｓｈａｎ
Ｙ．Ｒｏｂｕｓｔａｎｄｒａｐｉｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆａｎｉｍａｔｅｄｆａｃｅｓｆｒｏｍｖｉｄｅｏ
ｉｍａｇｅｓｌＡｍｏｄｅｌ—ｂａｓｅｄ
ｍｏｄｅｌｉｎｇ
ａｐｐｒｏａｃｈ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ，２００４，５８（２）Ｉ９３—１１９
［６０］ＺｈｏｕＸ，ＢｈａｎｕＢ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｆａｃｅａｎｄ
ｇａｉｔ
ｆｏｒｈｕｍａｎ
ｒｅｃｏｇ—
ｎｉｔｉｏｎ
ａｔａ
ｄｉｓｔａｎｃｅｉｎｖｉｄｅｏ．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ
ｏｎ
Ｓｙｓｔｅｍｓ，
Ｍａｎａｎｄ
Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ，ＰａｒｔＢ，２００７，３７（５）：１１１９—１１３７
［６１］ＪｉｎｇＸＹ，ＹａｏＹ
Ｆ，ＺｈａｎｇＤ，ＹａｎｇＪＹ，ＬｉＭ．Ｆａｃｅａｎｄ
ｐａｌｍｐｒｉｎｔｐｉｘｅｌｌｅｖｅｌｆｕｓｉｏｎａｎｄｋｅｒｎｅｌ
ＤＣＶ－ＲＢＦ
ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ
ｆｏｒｓｍａｌｌｓａｍｐｌｅｂｉｏｍｅｔｒｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．ＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，
２００７．４０（１１）：３２０９—３３２４
［６２］
ＹａｎＹ，ＺｈａｒｌｇＹＪ．Ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓｆｕｓｉｏｎｕｓｉｎｇｃｏｔ－
ｒｅｌａｔｉｏｎｆｉｌｔｅｒｂａｎｋ／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１９ｔｈＩＡＰＲＩｎｔｅｒｎａ一
Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ
ｏｎ
ＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔａｍｐａ，２００８，
ＭｏＢＴ７．３（卜４）
ＺＨＡＮＧＹｕ－Ｊｉｎ，ｂｏｒｎｉｎ
１９５４，Ｐｈ．Ｄ。，ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ。
Ｐｈ．Ｄ．ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒ．Ｈｉｓｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｅｒｅｓｔｓｉｎｃｌｕｄｅｉｍａｇｅ
ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｉｍａｇｅ
ａｎａｌｙｓｉｓ，ｉｍａｇｅｕｎｄｅｒ－
ｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅ
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｅ．ｔｓｉｎｇ－
ｈｕａ．ｅｄｕ．ｃｎ／～ｚｈａｎｇｙｕｊｉｎ／
Ｄｕｒｉｎｇ
ｔｈｅ
ｐａｓｔ
ｓｅｖｅｒａｌ
ｙｅａｒｓ，ｍａｎｙ
ｒｅｓｅａｒｃｈｅｆｆｏｒｔｓ
ｈａｖｅ
ｂｅｅｎ
ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｏｎ
ｖｉｄｅｏ－ｂａｓｅｄ
ｆａｃｅ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．
Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｓｔｉｌｌｉｍａｇｅ—ｂａｓｅｄｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｔｒｕｅｖｉｄｅｏ－
ｂａｓｅｄｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｔｈａｔ
ｕｓｅ
ｂｏｔｈｓｐａｔｉａｌａｎｄ
ｔｅｍｐｏｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｔａｒｔｅｄｏｎｌｙａ
ｆｅｗ
ｙｅａｒｓ
ａｇｏ．Ｎｏｃｏｍ—
ｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ
ｓｕｒｖｅｙ
ｉｎｔｈｉｓｆｉｅｌｄｈａｓｂｅｅｎ
ｍａｄｅ，ａｎｄ
ａ
ｌｏｔｏｆｉｓ—ｓｕｅｓ
ｉｎｖｉｄｅｏ－ｂａｓｅｄｆａｃｅ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｔｉｌｌｈａｖｅ
ｎｏｔ
ｂｅｅｎａｄ—ｄｒｅｓｓｅｄｗｅｌｌ．Ｓｏｔｈｅ
ｃｏｎｔｅｎｔ
ｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｇｉｖｅｓ
ａｎ
ｏｖｅｒｖｉｅｗ
ｏｆｔｈｅｍｏｓｔｅｘｉｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｖｉｄｅｏ－ｂａｓｅｄｆａｃｅ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ａｓｕｉｔａｂｌｅ
ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓ
ｈａｓｂｅｅｎｍａｄｅ，ｔｈｅｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｐｒｏｓ
ａｎｄ
ｃｏｎｓ
ｏｆｔｙｐｉｃａｌｔｅｃｈ’
ｎｉｑｕｅｓｉｎｅａｃｈｍｅｔｈｏｄｇｒｏｕｐ
ａｒｅ
ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｓ—
ｓｕｅｓ
ｗｈｉｃｈｎｅｅｄｔｏ
ｂｅｓｏｌｖｅｄ，ｔｈｅｐｒｏｓｐｅｃｔｓｆｏｒｆｕｔｕｒｅｄｅｖｅｌ—
ｏｐｍｅｎｔａｎｄｓｏｍｅｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋｓａｒｅ
ｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ
ｔｏ
ｍｅｅｔｔｈｅｇｏａｌｏｆｔｈｉｓ
ｐａｐｅｒ．
基于视频的人脸识别研究进展(9).doc
将本文的Word文档下载到电脑
下一篇：离职协议书范本
