具有鉴别性的独立特征抽取及人脸识别应用研究

近年来，独立分量分析受到人们的普遍关注，成为信号处理、机器学习和模式识别等领域的研究热点。独立分量分析方法已应用于人脸识别，相当数量的研究报道表明，该方法优于经典的主分量分析方法。如何进一步认识该方法的性能、发掘该方法的潜力，提高该方法在人脸识别应用中的鉴别能力，是一个有待深入研究的问题。该研究对于促进独立分量分析方法本身的发展，及其在人脸识别方面的更为成功的应用，都具有重要的理论和实际意义。该项目研究的内容包括：建立独立分量分析的评价基准；理清独立分量分析和鉴别分析之间的关系；提出一系列具有鉴别性的独立特征抽取方法。本项目的创新之处在于：通过鉴别分析和独立分量分析的内在关系探讨，在独立性和鉴别性之间建立一座桥梁；在更为广义的理论构架下，找到多维独立分量分析和鉴别分析之间的结合点，设计出具有鉴别性的独立特征抽取算法，提高现有人脸识别系统的性能。