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人臉識別是生物特征識別領(lǐng)域的一項關(guān)鍵技術(shù)，長期以來得到研究者的廣泛關(guān)注。視頻人臉識別任務特指從一段視頻中提取出人臉的關(guān)鍵信息，從而完成身份識別。相較于基于圖像的人臉識別任務來說，視頻數(shù)據(jù)中的人臉變化模式更為多樣且視頻幀之間存在較大差異，如何從冗長而復雜的視頻中抽取到亼臉的關(guān)鍵特征成為當前的硏究重點。以視頻人臉識別技術(shù)為研究對象，首先介紹了該技術(shù)的研究價值和存在的挑戰(zhàn);接著對當前硏究工作的發(fā)展脈絡進行了系統(tǒng)的梳理，依據(jù)建模方式將傳統(tǒng)基于圖像集合建模的方法分為線性子空間建模、仿射子空間建模、非線性流形建模、統(tǒng)計建模四大類，同時對深度學習背景下基于圖像融合的方法進行了介紹;另外對現(xiàn)有視頻人臉識別數(shù)據(jù)集進行分類整理并簡要介紹了常用的評價指標;最后分別采用灰度特征和深度特征在YTC數(shù)據(jù)集及BA數(shù)據(jù)集上對代表性工作進行評測。實驗結(jié)果表明：神經(jīng)網(wǎng)絡可以從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取到魯棒的視頻幀特征，從而帶來識別性能的大幅提升，而有效的視頻欻據(jù)建模能夠挖掘?qū)缛四槤撛诘淖兓Ｊ?，從視頻序列包含的大量樣本中找到更具判別力的關(guān)鍵信息，排除噪聲樣本的干擾，因此基于視頻的人臉識別具有廣泛的通用性和實用價值。
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