人脸识别英文专业词汇

gallery set参考图像集

Probe set=test set测试图像集

face rendering

Facial Landmark Detection人脸特征点检测

3D Morphable Model 3D形变模型

AAM (Active Appearance Model)主动外观模型Aging modeling老化建模

Aging simulation老化模拟

Analysis by synthesis 综合分析

Aperture stop孔径光标栏

Appearance Feature表观特征

Baseline基准系统

Benchmarking 确定基准

Bidirectional relighting双向重光照

Camera calibration摄像机标定（校正）

Cascade of classifiers级联分类器

face detection 人脸检测

Facial expression面部表情

Depth of field 景深

Edgelet 小边特征

Eigen light-fields本征光场

Eigenface特征脸

Exposure time曝光时间

Expression editing表情编辑

Expression mapping表情映射

Partial Expression Ratio Image局部表情比率图(,PERI) extrapersonal variations类间变化

Eye localization,眼睛定位

face image acquisition人脸图像获取

Face aging人脸老化

Face alignment人脸对齐

Face categorization人脸分类

Frontal faces 正面人脸

Face Identification人脸识别

Face recognition vendor test人脸识别供应商测试Face tracking人脸跟踪

Facial action coding system面部动作编码系统Facial aging面部老化

Facial animation parameters脸部动画参数

Facial expression analysis人脸表情分析

Facial landmark面部特征点

Facial Definition Parameters人脸定义参数

Field of view视场

Focal length焦距

Geometric warping几何扭曲

Street view街景

Head pose estimation头部姿态估计

Harmonic reflectances谐波反射

Horizontal scaling水平伸缩

Identification rate识别率

Illumination cone光照锥

Inverse rendering逆向绘制技术

Iterative closest point迭代最近点

Lambertian model朗伯模型

Light-field光场

Local binary patterns局部二值模式

Mechanical vibration机械振动

Multi-view videos多视点视频

Band selection波段选择

Capture systems获取系统

Frontal lighting正面光照

Open-set identification开集识别

Operating point操作点

Person detection行人检测

Person tracking行人跟踪

Photometric stereo光度立体技术

Pixellation像素化

Pose correction姿态校正

Privacy concern隐私关注

Privacy policies隐私策略

Profile extraction轮廓提取

Rigid transformation刚体变换

Sequential importance sampling序贯重要性抽样

Skin reflectance model,皮肤反射模型

Specular reflectance镜面反射

Stereo baseline立体基线

Super-resolution超分辨率

Facial side-view面部侧视图

Texture mapping纹理映射

Texture pattern纹理模式

Rama Chellappa

读博计划：

1.完成先前关于指纹细节点统计建模的相关工作。研究生期间，我参与了指纹细节点统计建模相关的研究工作，我们提出了一个非参回归模型用于量化指纹细节点空域分布的非齐次性，工作于2015年发表在国际生物特征识别大会（ICB），后来做了些扩展工作，关于细节点模型评估方法的比较和研究。

2.深入学习关于深度学习的相关理论和应用实践，并希望从事相关的研究工作。当前深度学习应用越来越很广泛，实际效果较传统方法有很大改进，显示了非常好的前景。但深度学习的理论研究显得相对落后，关于深层神经网络模型的参数设置和训练还只停留在比较经验性的指导原则上，对于非专家的广大应用工作者来说，很难掌握。我有幸参加了2015年的国际身份安全和行为分析国际会议，当时马里兰大学的Rama Chellappa作为大会主席（他也是今年cvpr的大会主席），他说到当前很多应用表明深度学习非常成功，但缺少理论基础，对于一个博士生来说，这是一个很有挑战性的研究课题。多少受到他的影响，但从我个人来说，我有着强烈欲望，想搞清楚why and how does it work? 因此，希望从事相关的学习和研究工作。