基于视频的人脸识别研究进展(10)

５总结和展望

本文介绍了现阶段基于视频的人脸识别研究进展．在对人脸识别不同情况分类的基础上，重点介绍了现阶段基于视频的人脸识别的主要方法，分析和讨论了各种方法的优缺点，还介绍了常用的视频人脸数据库及一些典型方法的实验结果．

现阶段基于视频的人脸识别一般都是把人脸视频看成一个整体来克服分辨率低的问题【３５‘．对于光照或者姿态的单独变化可以通过矩阵、概率或者流形的方式部分解决［９’１引，但是需要不同条件下的大

量的训练样本．对于遮挡问题可以采用鲁棒统计学［１ｕ或者对脸部的分块处理口４］来解决．

随着研究的深入，基于视频的人脸识别需要进一步研究的工作包括：

（１）人脸特征的准确定位

本文假设已经得到了图像或者视频中人脸的位置，并且人脸的特征已经准确定位．但是在实际应用中，人脸视频的分辨率过低常会使得人脸的检测和准确的特征定位存在一定的困难．人脸的误配准也会严重影响人脸识别的结果．作为人脸识别的基础，准确和快速的人脸检测和特征定位方法是必不可

少的．

（２）人脸的超分辨率重建和模糊复原

视频序列中的人脸由于采集条件和运动的影响，人脸图像分辨率低且人脸模糊．需要研究人脸图像超分辨率技术［踟和图像复原技术‘５６］以得到清晰的人脸图像也是未来需要重点解决的问题．

（３）人脸的３Ｄ建模

现阶段基于二维的人脸识别方法可以在一定程

搜索“diyifanwen.net”或“第一范文网”即可找到本站免费阅读全部范文。收藏本站方便下次阅读，第一范文网，提供最新人文社科基于视频的人脸识别研究进展(10)全文阅读和word下载服务。