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
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ｉｓ
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ｎｏｔ
ｓａｔｉｓｆｙｉｎｇ．Ｃｕｒｒｅｎｔｓｔｉｌｌ
ｉｍａｇｅ—ｂａｓｅｄ
ｆａｃｅ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
ａｒｅ
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ｆａｒａｗａｙ
ｆｒｏｍｔｈｅｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｈｕｍａｎｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｏｎｔｈｅｏｔｈ—
ｅｒ
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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．
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