用基于深度的跟踪来生成和更新数据库的自学习面部识别

摘要

本发明涉及一种用基于深度的跟踪来生成和更新数据库的自学习面部识别。提出了如下面部识别训练数据库生成技术实施例：其一般涉及收集随着时间推移并且随着人移动通过环境而捕获的该人的面部的特性表征，以创建该人的面部特性表征的训练数据库。当随着时间推移捕获面部特性表征时，面部特性表征将表示从不同角度和距离、不同分辨率、以及在不同环境状况(例如，照明和模糊状况)下观看的人面部。此外，在周期性地收集人的面部特性表征的较长时段内，这些特性表征可以表示人的外貌的演变。这产生了用于面部识别系统的丰富训练资源。另外，由于人面部识别训练数据库可以在面部识别系统需要它之前被建立，因此一旦数据库被采用，则训练将较快。