本研究旨在解决非受控环境中准确识别人脸的挑战，并通过评估算法和使用增强的无约束大学生数据集发现检测能力较强，但在开放集识别中仍需改进。该研究为未来开放集人脸识别的发展提供了重要参考。

SDM-UniPS是一种突破性的光度立体网络，可恢复复杂的表面法线图，适用于各种采集条件和非受控环境。该方法通过扩展网络和使用新的训练数据集，在评估中表现出色。