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融合整体与局部特征的人脸识别方法研究的综述报告
人脸识别技术是一项广泛应用的技术，它可用来解决许多领域中的问题，如安全系统、数字图像处理、视频监控等。人脸识别技术的核心部分是特征提取和匹配算法。为了提高人脸识别的精度和鲁棒性，一些新的人脸识别方法已经被提出，例如融合整体与局部特征的人脸识别方法。本综述报告将介绍该方法的背景、原理、发展历程和应用。
一、背景
传统的人脸识别技术通常在整张脸或局部区域提取特征。总体特征包括脸部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等整体特征，而局部特征包括眼睛、鼻子、嘴巴等具体部位的特征。然而，在现实世界中，人的脸部特征经常发生变化，例如表情、姿态、光照和遮挡等，这些因素会影响人脸识别的准确性和鲁棒性。因此，为了提高人脸识别的准确度，许多学者开始探索基于融合整体与局部特征的人脸识别方法。
二、原理
该方法的核心是对整体特征和局部特征的融合处理。整体特征通常包括整张脸的形态和纹理信息，可以通过局部特征的加权平均来实现。局部特征包括面部的关键部位，其特征可以通过不同的算法获得。
整体特征与局部特征的融合通常有两种方法，一种是将两种特征拼接在一起，形成一个更为复杂的特征向量；另一种是将局部特征加权平均到整体特征中去。为了实现整体特征和局部特征的加权平均，可以使用加权损失函数或多核卷积等方法。
三、发展历程
近年来，该方法在人脸识别领域得到了广泛的应用。2016年，中国科学技术大学的贺峻博士等人提出了一种基于多核卷积神经网络的人脸识别方法，该方法能够对整体和局部特征进行融合处理。通过使用该方法，准确率可以达到99.73%。2017年，南京信息工程大学的程芳博士等人提出了一种基于贝叶斯融合的人脸识别方法，该方法通过使用朴素贝叶斯分类器实现整体特征和局部特征的融合，准确率达到98.27%。
四、应用
该方法在许多领域中得到了广泛的应用，例如人脸识别、人体行为识别、医学图像处理等领域。其中，人脸识别是该方法最为重要的应用之一。该方法不仅可以用于普通人脸识别，也可以用于识别疾病患者的脸部特征，如早期的阿尔兹海默病患者等。近年来，该方法在视频监控领域得到了越来越广泛的应用，可以用于快速精确地识别出视频中的目标人物。
综上所述，融合整体与局部特征的人脸识别方法在人脸识别技术中得到了广泛的应用。随着技术的不断发展，该方法的应用范围将越来越广泛。