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可变光照和不同姿态下人脸识别技术研究的中期报告
本研究旨在探讨可变光照和不同姿态下人脸识别技术的发展现状和未来趋势。
在可变光照方面，我们首先对目前的光照改变方法进行了归纳总结，包括投影法、基于统计的方法和基于模型的方法等。然后，我们将这些方法进行比较分析，发现基于模型的方法相对于其他方法具有较好的鲁棒性和识别准确率。因此，我们将基于模型的方法作为本研究的重点研究对象。
接着，我们详细介绍了基于模型的方法，包括其原理、流程和具体实现步骤。具体而言，我们使用了基于深度学习的方法，采用了卷积神经网络结构，并使用了迁移学习技术和数据增强技术，以提高模型的识别准确率和鲁棒性。同时，我们还利用了光照估计技术，对人脸图像进行预处理，以消除光照变化对识别结果的影响。
在不同姿态下人脸识别方面，我们同样归纳总结了目前的相关方法，包括基于3D形状和基于2D图像等方法。然后，我们将这些方法进行比较分析，发现基于3D形状的方法相对于其他方法具有更好的性能和鲁棒性。因此，我们将基于3D形状的方法作为本研究的主要研究对象。
接着，我们详细介绍了基于3D形状的方法，包括如何获取人脸3D数据、如何建立3D形状模型和如何匹配和识别不同姿态下的人脸。具体而言，我们采用了结构光技术获取人脸3D数据，使用了基于稠密点云的3D形状建模方法，并采用了迭代最近点算法进行3D形状匹配和识别。
最后，我们对本研究的后续工作进行了展望，并提出了一些可行的改进措施和未来研究方向。