本文提出了一种基于元注意力聚合的方法来学习视频紧凑表示以实现视频人脸识别任务，并对其进行了实验验证和性能比较。

May, 2019

在不受限制和不受控制的环境中从图像集合中进行人脸识别是具有挑战性的，这篇论文提出了一种称为 CoNAN 的特征分布调节方法，通过学习上下文向量对特征进行加权以实现模板聚合，并在长距离自由人脸识别数据集上取得最先进的结果。

Jul, 2023

我们提出了组件化特征聚合网络（C-FAN）作为视频人脸识别的新方法。C-FAN 自适应地将深层次特征向量聚合成一个单独的 512 维的表示一个视频序列的特征向量来实现出色的性能表现。

Feb, 2019

提出了一种称为 REAN 的循环嵌入汇聚网络，可用于集合到集合的人脸识别任务，并且相对于 LSTM 等采用先前训练嵌入的方法，REAN 学习如何聚合预先训练的嵌入，可以更加稳健地避免过拟合，而 REAN 相较于高质量聚合方法，可以利用上下文信息规避冗余帧导致的噪声干扰， 在三个公共数据集上的实验结果表明，相对于基线 CNN-LSTM 结构和高质量聚合方法， REAN 显着地提高了人脸识别的准确性。

Apr, 2019

本文提出了 Frame Attention Networks（FAN）来自动突出视频中具有区分度的帧，进行面部特征的集成，并在 CK + 和 AFEW8.0 数据集上展开了广泛的实验，其效果表现出优越的性能，超过了基于 CNN 的其他方法并在 CK + 上取得了最优秀的性能。

Jun, 2019

本文中，我们提出了一种名为 FANet 的新型单阶段人脸检测器，它不仅实现了最新的性能，而且运行效率高。此外，我们还提出了一种分层损失来有效地训练 FANet 模型，并在几个公共人脸检测基准测试集上评估了所提出的 FANet 检测器，包括 PASCAL face、FDDB 和 WIDER FACE 数据集，在这些基准测试集上都获得了最新的结果。

Dec, 2017

本文提出了一种两阶段的特征融合范式，Cluster 和 Aggregate，用于无约束人脸识别，它能够适应大规模输入，维护顺序不变性，并通过聚类特征进行序列推理。实验结果表明，所提出的范式在无约束人脸识别中具有优越性。

Oct, 2022

本文介绍了一种名为 FaceNet 的系统，其通过使用卷积神经网络及三元组学习法直接将人脸图像映射到紧凑的欧几里得空间中，使得人脸识别、验证和聚类等任务可使用 FaceNet 嵌入作为特征向量，仅使用 128 字节每个人脸即可实现最先进的人脸识别性能，其在 LFW 和 YouTube Faces DB 两个数据集上的表现都创造了最新纪录。同时，本文还提出了谐波嵌入的概念和谐波三元组损失，以描述不同网络产生的面部嵌入版本以及它们之间的直接比较。

Mar, 2015

通过 Frame Aggregation and Multi-Modal Fusion framework 框架，将注意力机制引入 NetVLAD 模块进行视频内的人物识别，同时引入了 Multi-Layer Multi-Modal Attention 模块进行多模态相关性建模，实验结果表明该方法优于其他现有方法。

Oct, 2020

本文提出了一种介于 3D 卷积和 CNN 特征融合之间的方法，使用卷积结构学习适当的模式，同时保留了特征流，并检验了该方法在 TSN、TRN 和 ECO 模型上的效果。

May, 2019