三维人脸不变性特征提取及识别算法研究

人脸识别中应对复杂环境的能力仍是当前人脸识别领域的研究重点和难点，2D人脸识别已有的算法对应用环境都有较多的要求，3D人脸识别有可能解决传统的2D人脸识别方法存在的不确定性、鲁棒性不高及适应性差等问题，特别是保证"真实人脸"识别有独到的优势。3D人脸识别研究尚处在初级阶段，有诸多问题还没有得到有效解决。本课题将就①三维人脸信息的有效采集方法；②三维人脸不变性特征的确定与提取方法；③光照、姿态、表情变化的鲁棒识别算法等问题进行深入研究，同时，构建一个研究平台，为3D人脸识别研究奠定一个坚实的基础。.其中，（1）以子空间特征和空间几何特征为切入点，探讨其内在联系，以达到用较少数量的特征对样本进行描述的目的，改进高阶量带来的计算量增加和寻找有效映射；（2）基于知识的建模及形变模型相融合的建模方法及基于谱聚类的双模态融合的鲁棒性三维人脸的识别算法是本研究的新意。

本课题取得了如下一些成果：.1．理论成果. 1). 提出了三种三维人脸表面特征描述方法；即：①提出了一种基于弯曲不变量的三维人脸表面描述子；②提出了一种基于边界球的三维人脸表面描述子；③提出了一种三维尺度不变特征变换的三维人脸表面描述子。提高了三维人脸识别算法性能。. 2）．提出了几种三维人脸识别算法，即：鲁棒的区域稀疏回归模型的特征提取方法；基于三维谱回归（3D SR）的三维人脸识别算法；SRKDA（Spectral Regression Kernel Discriminate Analysis）算法；一种PLPP（ Patched Locality Preserving Projections）3D人脸识别算法。 .这些算法都不同程度地在三维人脸识别中改进了算法的鲁棒性和识别率。. 3). 抽象出了一个张量子空间模型，在此基础上对传统张量算法中的张量投影进行正交化改进，提出了正交张量流形学习算法，取得了较好的识别效果，并从理论上给出了解释。. 4）．设计了一个基于双目视觉系统的人脸立体匹配和视差计算的框架，并构建了一个三维人脸识别系统。.2．发表各类论文36篇(标注)，其中，SCI检索 10篇，EI检索 26篇，ISTP 6篇。 3．申请的发明专利2项； .4．人才培养：培养博士研究生15名，毕业4名；培养硕士研究生22名,毕业12名。 5．学术交流.主办ICSP’2010国际会议1次，ICSP2012国际会议1次，IET ICWMMN2011国际会议1次，项目主持人阮秋琦教授均任程序委员会主席。本课题人员参加国际学术会议20人次,国内学术会议15人次，同时主办CCSP’2011国内会议1次和参加海南四地会议1次，主持人做大会报告2次。