基于原象学习理论的人脸图像对齐方法

本项目拟以解决人脸识别关键问题为目标开展原象学习的理论研究，同时也涉及自适应核函数构造的研究和流形学习等相关理论研究。在深入的理论研究基础上，拟针对光照、姿势、表情、遮掩、扭曲和噪声等问题展开人脸图象对齐算法的研究。着重深入研究五个方面的内容：1）基于核方法的原象学习的理论框架；2）基于核方法的原象学习的相关理论基础；3）自适应核函数构造方法；4）基于原象学习的Kernel Example-based算法；5）高识别率、高鲁棒性的人脸识别新算法.人脸识别的理论和方法的研究是目前模式识别、图像处理和计算机视觉等领域中非常富有挑战性的课题。就理论研究而言，基于人脸识别研究获得的理论成果将大大丰富图像处理、模式识别、统计学习等相关学科的理论。就应用前景而言，人脸识别在生物特征认证、智能监控、虚拟现实、人机交互以及娱乐等许多方面具有广泛的应用。