基于正交性分析的彩色人脸图象特征提取新方法研究

相比灰度图像，彩色人脸图像识别可以充分利用人类视觉的认知经验（人眼可分辨几千种彩色级数），近几年逐渐成为人脸识别领域新的研究热点。如何充分利用彩色图像RGB分量之间的互补性、消除它们的相关性，是彩色人脸图像特征提取技术的研究重点。本项目将在申请人已有工作基础上，从消除彩色图像特征层相关性的角度出发提出一系列特征提取新方法：(1)对彩色图像各个分量的鉴别向量集做整体正交性分析，提出一种快速、有效的特征提取方法；(2)对彩色图像各个分量的鉴别向量集做整体统计正交性分析和整体鉴别正交性分析，提出两种有效的特征提取方法；(3) 提出非线性彩色图像鉴别向量集正交性分析方法，提出基于HSV等彩色空间的鉴别向量集正交性分析方法，提出彩色图像像素层去相关与特征层去相关相结合的彩色图像特征提取方法。本项目的预期成果主要是高质量的学术论文，并且将申请专利。

本项目实现了彩色图像鉴别向量集的多种分析方法，深入开展了图像特征提取技术的研究、提出了各种特征提取新方法，并应用到人脸识别等生物特征识别领域，取得了良好的实验效果。在本项目资助下，我们发表SCI检索论文10篇，EI检索论文22篇，其中包括国际权威期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、Pattern Recognition等杂志和国际重要会议International Conference on Image Processing (ICIP)等；获得国家发明专利2项；培养博士、硕士研究生10余名；参加了多个学术会议、进行了广泛的学术交流。