异质人脸识别现状与挑战：综述与发展趋势

异质人脸识别研究综述是一篇由陈振学和常发亮合作完成的论文，该研究聚焦于自动人脸识别技术中的一个独特领域，即在不同类型的面部数据之间进行识别，包括二维和三维人脸图像、素描图像、照片、人脸老化图像以及可见光和近红外图像。论文首先强调了自动人脸识别作为一种生物特征识别方法所具有的优势，它在安全验证、身份认证等领域具有广泛应用潜力。 作者陈振学，作为一名山东大学的副教授和硕士生导师，他的研究兴趣集中在生物特征识别、机器视觉以及人脸识别与信息融合等方面。他和他的合作者基于国家自然科学基金、高等学校博士学科点专项基金、中国博士后科学基金和山东省自然科学基金等多个项目的资助，共同探讨了异质人脸识别的深入问题。 论文的核心内容是对当前异质人脸识别技术的全面回顾，涵盖了各个类型人脸图像的处理方法。作者将现有的算法进行了分类和总结，旨在揭示各类异质数据识别技术的优缺点和局限性。同时，他们讨论了异质人脸识别技术面临的挑战，如光照变化、面部表情和年龄变化等因素对识别性能的影响，以及如何处理不同模态数据间的差异性。 关键词"图像处理"反映了论文的主要技术基础，而"三维图像"、"素描"、"面部老化"和"异质人脸识别"则直接体现了论文的焦点话题。此外，论文还被归类在中图分类号TP391.4下，这表明其在计算机视觉和图像处理领域的学术定位。 这篇综述论文不仅梳理了异质人脸识别领域的最新进展，还对未来的研究方向和可能的解决方案提出了深入见解，为该领域的进一步发展提供了有价值的参考和指导。