基于稀疏表示的人脸识别研究

项目名称： 基于稀疏表示的人脸识别研究

项目编号： No.60905011

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 电工技术

项目作者： 孟继成

作者单位： 电子科技大学

项目金额： 18万元

中文摘要： 人脸识别是计算机视觉和模式识别等领域的核心课题之一，具有重要的理论和应用价值。人脸识别中的小样本、多姿态、变光照、有遮挡等问题，对识别性能影响较大。本项目致力于有效解决上述提到的问题。主要研究利用符合视觉理论的多尺度几何分析（Curvelet、Contourlet）与压缩感知理论，提取人脸图像的局部和整体特征，获取人脸多尺度的稀疏表示；并且用（半）张量组织不同图像块、不同尺度等方面的稀疏系数，利用压缩感知、张量脸等对系数分析处理；同时，还将根据系数表示形式的特点在识别阶段采用合适的距离度量准则，并利用人脸的镜像对称特性扩充样本，改善识别性能。另外，针对人脸多姿态问题，提出利用压缩回归分析理论产生虚拟正面人脸像，进一步改善识别性能。本项目提出的方法均在公开的人脸库上进行实验评估和验证。期望本项目能引起对基于视觉理论的人脸识别的更多关注，推动人脸识别、计算机视觉等领域的发展。

中文关键词： 人脸识别；多尺度几何分析；压缩感知；张量分析；有序

英文摘要：

英文关键词： Face recognition；multiscale geometric analysis；compressed sensing；tensor analysis；order