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人脸识别领域研究方向将越来越深入
2019-01-17
近十年来,人脸识别已成为计算机视觉研究的热门领域,是图像分析和理解领域最成功的应用之一。由于这个问题的本质,不仅计算机科学研究者对它感兴趣,神经科学家和心理学家也对它感兴趣。人们普遍认为,计算机视觉研究的进展将为神经科学家和心理学家提供有用的洞察人类大脑是如何工作的,反之亦然。

人脸识别问题的一般表述(在计算机视觉中)可以表述为:给定一个场景的静止图像或视频图像,使用存储的人脸数据库识别或验证场景中的一个或多个人员。

研究方向
从户外面部图像识别。

从非正面面部图像识别。

低误接收/报警率下的识别。

了解为什么男性比女性更容易识别。

更好地了解人口统计学因素对绩效的影响。

开发更好的统计方法来了解绩效。

开发改进的模型来预测大型画廊的识别性能。

算法和系统训练对协变量性能的影响。

将变形模型集成到人脸识别性能中。

了解视频序列并不能提高性能。人脸识别是一个重要的研究领域,因此我们希望给未来的研究者一个从互联网开始的地方。我们的面部识别主页旨在为科学家提供面部识别领域的相关信息。此页面旨在成为人脸识别社区的信息池。它的目标是为新手提供一个入口点,以及一个集中的信息资源来集中人脸识别和相关的科学工作。目前在网站上发表的资料是我们认为该领域的每一位研究人员都应该阅读的。网站被设计成一个门户网站,所以你会注意到许多链接到其他研究小组,链接到相关的期刊,书籍,数据库等。另一个值得一提的问题是,这是一个非商业的,纯学术的网站。在这个面部识别主页上,您可以找到:关于人脸识别问题的一些一般信息;关于此人脸识别主页上所有更改的信息;链接到在人脸识别领域工作的研究小组;链接到人脸识别研究社区新闻组(成立于2007年1月),研究人员可以在那里发布问题和交流想法;涉及面部识别的有趣论文(一般论文、标准、认知视觉/心理学/神经科学论文、高引用论文、已发表项目与引文);在人脸识别方面有最新进展(最先进)的新论文;研究人员经常使用的人脸数据库;人脸识别算法(基于图像和基于视频),每种算法都有一些最具代表性的论文;用户贡献的源代码(Matlab,C/C++,爪哇);会议列表,其中人脸识别是会议主题;涉及人脸识别的高影响因素期刊链接;一些期刊特刊信息;人脸识别书籍;其他相关书籍;与开发人脸识别技术的供应商的链接;其他相关环节。
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