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姿态变化、有遮挡的复杂人脸识别已成为人脸识别研究的重要分支之一,针对这种情况,研究人员提出子空间回归、局部特征分析、鲁棒估计分析、图像修复等许多算法.这些方法都是基于单一复杂人脸图像的稀疏表示和特征提取,而最近的深度学习方法由于其具有多层级分解人脸图像和泛化能力强的特点,在解决小姿态变化和遮挡不太严重的情形方面,给出了一种较好的解决方案.对各种方法进行了介绍,并简要说明了优缺点,最后针对目前所面临的挑战,对今后的复杂人脸识别提出了新的研究方向.