多姿态人脸识别进展与挑战：综述与展望

多姿态人脸识别综述是一篇关于人脸识别技术领域的关键研究文章，它探讨了随着科技发展，人脸识别在不同姿态下的识别能力成为了一个日益重要的研究方向。该研究始于对人脸识别领域的一般回顾，强调了随着生活场景复杂性增加，多姿态人脸识别（包括二维单视图、二维多视图以及三维多姿态人脸识别）的实用性和挑战性。 文章首先概述了近年来国内外在多姿态人脸识别技术上的创新和方法，这些方法根据其技术路线和应用场景被系统地分类。其中，二维单视图方法主要依赖于2D图像处理，通过角度变化对人脸进行局部特征匹配，优点是易于实现，但可能存在光照、遮挡等问题；二维多视图则利用多个视角的信息进行融合，提高了识别准确度，但需要精确的图像配准；而三维多姿态人脸识别则通过3D模型来捕捉更全面的人脸信息，能够提供更稳定的身份验证，但技术复杂度较高，对硬件设备和计算性能要求较高。 作者团队——来自山东理工大学电气与电子工程学院和哈尔滨工程大学自动化学院的研究人员，分别介绍了他们的研究背景和专业方向，包括人脸识别、生物特征识别、智能监控、智能机器人、智能仪器仪表以及模式识别等多个领域。他们共同撰写了这篇论文，不仅回顾了现有技术，还深入剖析了各种方法的优缺点，并对未来多姿态人脸识别技术的发展趋势进行了展望。 文章的关键词包括“多姿态人脸识别”、“二维单视图”、“二维多视图”和“三维多姿态人脸识别”，这些关键词反映了文章的核心内容和研究焦点。从计算机视觉的角度来看，多姿态人脸识别是一个跨学科的研究课题，它涉及到深度学习、图像处理、机器学习等多个技术领域，具有广阔的应用前景，如安全监控、移动设备解锁、虚拟现实交互等。 最后，该文章还提供了学术引用的中图法分类号和DOI（数字对象标识符），以及发表在《...》期刊的2015年第7期的文章编号，表明了研究成果的专业性和学术价值。整体而言，这篇综述为多姿态人脸识别领域的研究者提供了宝贵的参考资源和未来研究方向的指引。