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非线性流形上多姿态人脸检测与识别的综述报告
人脸检测与识别是计算机视觉中的重要问题，尤其对于安全、人机交互、智能监控等领域有着广泛应用。然而，传统的人脸检测与识别技术在面对多姿态、光照变化、遮挡等情况时表现较差，因此，非线性流形上多姿态人脸检测与识别成为了当前研究的热点之一。本文将综述相关研究进展和现状，探讨非线性流形在多姿态人脸检测与识别上的优势和挑战。
一、多姿态人脸检测
多姿态人脸检测的主要难点在于光照条件和视角变化的影响。传统的基于Haar级联检测器、HOG特征、深度学习等方法往往只能detect主流的正脸、侧脸，而对于姿态较为复杂如俯仰角度的人脸检测表现较差。
基于非线性流形理论的多姿态人脸检测方法相对于传统方法有着显著的优势。非线性流形是指高维数据空间中的低维嵌入，具有良好的局部线性性和流形结构。其基本想法是通过建立数据样本点之间的局部联系，进而实现特征空间的映射。
Wang,etal.(2010)提出了一种基于局部非线性流形的方法，采用光流和角度信息，基于二阶曲面用于描述多姿态人脸外形。该方法计算了不同姿态的人脸在流形空间上的距离，然后基于流形的几何特性采用随机投影进行特征提取，在鲁棒性、准确度等指标上表现出优良的性能。Yu,etal.(2018)提出了一种全局局部对齐的流形学习方法，首先使用局部稀疏编码获取低维表征，然后在所有人脸上建立一个全局非线性流形，使用非线性映射将输入图像投影到流形空间中，完成人脸检测。
二、多姿态人脸识别
多姿态人脸识别是人脸识别领域的一个重要部分，对于提高人脸识别算法的实用性和鲁棒性具有重要意义。然而，多姿态人脸识别面临光照变化、姿态变化、表情变化等问题，传统的人脸识别算法难以有效地应对这些问题。
类似于多姿态人脸检测，基于非线性流形的多姿态人脸识别方法通过建立流形空间来描述人脸图像之间的关系，从而实现对多姿态人脸的描述和识别。
Zhu,etal.(2018)提出了一种基于全局和局部混合非线性流形的多姿态人脸识别方法。该方法首先使用基于伪吗德变换的全局非线性流形方法获取人脸的全局形状信息，然后基于局部特征均值和方差的局部混合非线性流形模型提取人脸的局部特征。最后将全局和局部的特征进行融合，实现多姿态人脸识别。
三、结论
总之，基于非线性流形的多姿态人脸检测和识别方法具有较好的效果和鲁棒性，能够解决传统方法在面对光照变化、姿态变化等方面存在的问题。但是，基于非线性流形的方法对于数据量大小和参数设计等硬件和软件资源需求较高，且模型解释性差的问题仍需进一步探究和解决。