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1)  video-based face recognition
基于视频的人脸识别
1.
Recently,video-based face recognition has become one of the hottest topics in the domain of face recognition.
近年来基于视频的人脸识别已成为人脸识别领域最为活跃的研究方向之一。
2)  vision-based hand gesture recognition
基于视觉的手势识别
3)  face recognition
人脸识别
1.
Improved kernel direct Fisher discriminant analysis and face recognition;
改进的核直接Fisher描述分析与人脸识别
2.
Artificial Neural Networks in the application of face recognition;
人工神经网络在人脸识别中的应用
3.
Automatic face recognition based on skin masking and improved HMM;
基于皮肤模板和改进HMM的自动人脸识别系统(英文)
4)  Face detection
人脸识别
1.
Face detection is the first step in the automatic system of face recognition and plays an important role in the system.
人脸识别技术在国家军事安全、安全验证系统、视频会议、人机智能交互等方面有着巨大的应用前景;在民事和经济领域,各类金融卡、信用卡的持卡人的身份验证,社会保险人的身份验证等方面具有重要的应用价值。
5)  face identification
人脸识别
1.
A method of improving image binarization quality in face identification;
一种人脸识别中提高二值化图像质量的方法
2.
This paper describes the whole framework of face identification technology,probes into two key links of face identification of the pretreatment and the face detection-location,and sums up some existing key problems.
对人脸识别技术的整体框架进行了简要的描述,并对人脸识别的两个关键环节,即预处理和人脸检测定位问题进行了探讨,同时对当前存在的关键问题进行了总结。
3.
Takes the safe application of the intelligent mobile phone as its carrier,integrates the advantages of PCA and multi weighted value function neural network for face identification,makes use of nonlinear multi weighted value function neural network to refine multi components,and multi weighted value function neural network face identification.
人脸识别技术是近几年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术。
6)  facial recognition
人脸识别
1.
However,skin detection is a key step of facial recognition and tracking.
人脸识别已在出入安全检查、视频编码、视频监测与跟踪,基于内容的检索等方面都有着极其重要的应用。
2.
In facial recognition experiments which using 3D faci.
人脸识别实验结果表明,该方法在不同人脸姿态,表情和光照条件下识别效果要优于Eigenface和2维AAMs。
3.
Thus, facial recognition is a wildly researched task of biometric recognition.
人脸识别是目前生物特征识别领域热门的研究问题。
补充资料:明视觉和暗视觉
      不同波长的光刺激在两种亮度范围内作用于视觉器官而产生的视觉现象。光刺激的亮度在约3个坎德拉(cd)以上时,主要由人眼锥体细胞获得的视觉称明视觉或锥体细胞视觉;光刺激的亮度约在10-3尼特以下,即在暗适应情况下主要由杆体细胞获得的视觉称暗视觉或杆体细胞视觉。人眼视网膜中央凹内锥体细胞最多,视网膜边缘只有少数锥体细胞掺杂在杆体细胞中。杆体细胞主要分布在视网膜的边缘,中央凹内没有杆体细胞,而偏离中央凹20°时,单位面积上的杆体细胞密度最大。明视觉主要是中央视觉,而暗视觉则是边缘视觉。因此在微光条件下,如想发现发光暗淡的星星,把目标保持在视觉注视中心反而不如以边缘视觉观察时清楚。
  
  在明视觉的情况下,人眼能分辨物体的细节,也能分辨颜色,但对不同波长可见光的感受性不同,因此能量相同的不同色光表现出不同的明亮程度。一般说来黄绿色看着最亮,光谱两端的红色和紫色则暗得多。不同波长的光的这种相对发光效率通常称作光谱相对视亮度函数(简称V(λ)函数)或相对发光效率函数、视见函数等,可用光谱相对视亮度曲线表示(见图 )。V(λ)函数是人们看不同色光时产生同等亮度感觉所需要的能量的倒数,即V(λ)=1/E(λ)。式中:V(λ)为相应波长λ的光谱视亮度函数值;E(λ)为波长λ的单色光能量。目前通用的V(λ)函数主要是K.S.吉布森和E.P.T.廷德尔用步进法与W.科布伦茨和W.B.埃默森用闪烁法测定结果的平均值。1924年为国际照明委员会(简称CIE)所采纳。其峰值在555纳米处。
  
  
  CIE V(λ) 函数是根据白种人眼的测定材料确定的。后来有好几位学者对不同人种(埃及人、高加索人、中非人等)的V(λ)函数进行过测定。结果表明,非白种人的视亮度函数在短波段比CIE V(λ)低些。中国心理学家和生理学家近年来用闪烁法对V(λ)函数进行了测定,结果表明:①中国人眼的V(λ)函数与CIE V(λ)函数很一致。目前尚无充分证据证明人种学上的差别影响V(λ)函数;②随着年龄的增长,光谱短波一侧的V(λ)函数有降低的趋势,这主要是由于水晶体发黄所致。
  
  近60年来不断有人对CIE V(λ)函数提出异议,比较集中的意见是短波段偏低。1951年D.B.贾德提出对CIE V(λ)函数在短波段的修正值。随着气体放电光源和单色光源的发展,CIE V(λ)函数越来越不能满足需要。中国计量科学研究院和中国科学院心理研究所协作,用异色明度匹配法研究V(λ)函数。实验数据已被国际照明委员会采纳,列入1988年CIE第75号出版物推荐的V(λ)2°视场(简称Vb12(λ))和V(λ)10°视场(简称Vb110(λ))的国际平均值中。
  
  除年龄外,实验条件和采用的研究方法均影响V(λ)函数,如在明视觉条件下,观察大面积表面时,由于黄斑色素的影响不同和杆体细胞参加,V(λ)曲线比2°视野的V(λ)曲线略有变动。
  
  就正常人眼来说,杆体细胞本身并不能产生彩色视觉,它们只产生无彩色的白、灰和黑的视觉,反以在微光条件下,一切物体呈中性色。暗视觉的光谱相对视亮度函数(简称V′(λ)函数)曲线较V(λ)曲线向短波方面偏移如上图。这说明对长波的感受性降低,而对短波的感受性提高了。这种现象称为普尔金耶现象。
  
  CIE V′(λ)函数是1951年 CIE根据B.H.克劳福德用直接比较法和G.沃尔德用阈限法所得结果推荐使用的。其峰值在507纳米处。这条曲线代表30岁以下经过完全暗适应的观察者,在刺激物离开中央凹超过5°时杆体细胞的平均光谱感受性。V′(λ)曲线的形状主要决定于杆体细胞的感光化学物质对不同波长的吸收特性。视紫红质的吸收曲线与V′(λ)曲线很相似。近年来中国心理学家用直接比较法测定了中国人的V′(λ)结果表明:①V′(λ)曲线形状与CIE V′(λ)曲线形状比较接近,峰值稍向长波位移;②年龄对函数也有影响。
  
  人眼对于亮度约为 10-3~3尼特的光刺激的感觉叫做间视觉。在间视觉中杆体细胞和锥体细胞同时活动并相互作用,它们的相应关系不断变化,致使人们对颜色判断很不可靠。
  

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