中文摘要：

非可控条件下视频人脸识别是生物特征识别和人机交互领域的研究热点和难点。根据视频序列的特点，本项目将着重研究图像集间距离的鲁棒计算这一问题。首先，以参照集为媒介，研究无监督的流形对齐方法。重点研究参照集的统计模型，基于马尔科夫随机场的对齐方法，图像集空间外延。其次，充分利用视频人脸图像序列的两个先验信息注册集的结构性和测试样本内部的相关性，构建双稀疏联合回归模型，将稀疏和结构化稀疏统一到同一模型下。最后，从稀疏回归的角度，提出一个流形到流形的距离框架。 点、子空间、流形两两之间的距离计算都可以纳入这一框架。特别地，我们也将从理论和实验上来验证稀疏回归能收缩人脸图像张成的子空间，这也是用稀疏重构残差作为距离的优越性的根本原因。预期上述理论和方法有利于视频人脸识别技术的发展，同时也能够促进其在信息安全领域的应用。