二维和三维人脸识别中若干关键问题的研究的中期报告本研究旨在探讨二维和三维人脸识别中的若干关键问题，包括光照变化、表情变化和遮挡等。在前期研究中，我们已经通过实验和文献调研的方式明确了这些问题对人脸识别的影响，并初步探讨了解决方案。在本次研究的中期报告中，我们将重点介绍针对这些问题的研究进展和当前面临的挑战。1.光照变化光照变化是影响人脸识别精度的主要因素之一。目前解决光照变化的方法主要包括基于灰度不变性、基于统计模型、基于图像增强和基于多视角信息等。然而，这些方法在实际应用中仍面临着多种挑战，如部分遮挡、多人情况下的差异性等。2.表情变化人的表情变化也会对人脸识别造成影响。基于深度学习的方法已经在解决表情变化中取得了显著的效果。但是，与光照变化相同，在实际应用中，表情变化的识别仍然存在困难，需要进一步的研究和改进。3.遮挡遮挡对人脸识别的影响是不可忽视的。在解决遮挡问题方面，我们主要关注基于多特征融合的方法和基于非刚性匹配的方法。但是，尽管已经取得了一定的进展，但是在面对高度复杂的遮挡场景时仍存在较大的挑战。总的来说，在探讨二维和三维人脸识别中的若干关键问题的研究中，我们已经从多个方面提出了解决方案，但是仍然需要进一步的研究和实验验证。未来，我们将继续投入精力，以提高人脸识别技术的准确性和稳定性，以满足实际应用的需要。