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人臉識別是生物特征識別領域的一項關鍵技術，長期以來得到研究者的廣泛關注。視頻人臉識別任務特指從一段視頻中提取出人臉的關鍵信息，從而完成身份識別。相較于基于圖像的人臉識別任務來說，視頻數據中的人臉變化模式更為多樣且視頻幀之間存在較大差異，如何從冗長而復雜的視頻中抽取到亼臉的關鍵特征成為當前的硏究重點。以視頻人臉識別技術為研究對象，首先介紹了該技術的研究價值和存在的挑戰;接著對當前硏究工作的發展脈絡進行了系統的梳理，依據建模方式將傳統基于圖像集合建模的方法分為線性子空間建模、仿射子空間建模、非線性流形建模、統計建模四大類，同時對深度學習背景下基于圖像融合的方法進行了介紹;另外對現有視頻人臉識別數據集進行分類整理并簡要介紹了常用的評價指標;最后分別采用灰度特征和深度特征在YTC數據集及BA數據集上對代表性工作進行評測。實驗結果表明：神經網絡可以從大規模數據中提取到魯棒的視頻幀特征，從而帶來識別性能的大幅提升，而有效的視頻欻據建模能夠挖掘岀人臉潛在的變化模式，從視頻序列包含的大量樣本中找到更具判別力的關鍵信息，排除噪聲樣本的干擾，因此基于視頻的人臉識別具有廣泛的通用性和實用價值。
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