中文摘要：

本项目拟基于人类视觉感知机理与形象思维认知特点，发展精确计算与形象分析相结合的高维形象几何分析方法；分析研究人眼的局部亮度自适应感知特性与视神经节细胞感受野三高斯模型，进一步研究视觉感知几何计算模型，探索仿生人脸图像处理、人脸检测与定位新理论、新方法；采用高维形象几何分析方法，研究同源模式在高维空间中的同源连续性原则和这种连续性的维数推测原理；研究人脸表情、光照、面部活动、年龄变化等对应高维空间中的点集、轨迹与子空间的连续分布规律；分析同源人脸在高维空间中的非线性低维流形分布形态，探索人脸特征子空间的变换和低维描述方法；发展高维空间复杂几何形体覆盖技术，探索仿生人脸模式学习与识别方法。以期大幅度提高人脸识别系统针对表情、光照、面部活动、年龄等变化的鲁棒性，为仿生信息处理技术研究提供新理论、新方法。

结论摘要：

现有图像处理与人脸识别技术忽视了人类视觉感知特性与形象认知机理，需要全新的研究途径——仿生人脸图像处理与识别方法研究。本项目发展完善高维形象几何仿生信息学理论；探索高维形象几何计算方法和仿生模式识别技术，研究了高维形象几何分析方法在高维信息处理、图像分析与理解、模式识别等领域中的应用技术；研究了多权值和多阈值神经元模型与应用技术，发展了高维空间复杂几何形体覆盖新方法，完成了人脸识别（HFR）专用神经计算机的专用化设计与实现工作；基于视网膜神经节细胞感受野的侧抑制特性，提出了一种视觉计算模型，研究了图像增强、图像复原、视频去雾、图像清晰度评价等视觉信息仿生计算新方法；模拟人眼视觉感知过程设计了一种新的人脸检测与双眼定位新方法；提出了一种二维空间点相对位置的描述新方法——“三角形坐标系”，并数学分析了其多种几何特性，研究了三角形坐标系的推广——四面体坐标系；研究了人脸模式在高维空间中的同源连续性分布规律，基于高维形象几何计算方法，提出了一种非线性距离映射的形象特征描述新方法；依据人脸图像类内差异的相似性,研究人脸图像的姿态、表情、光照等样本扩张方法，从而研究单样本人脸识别问题，在多姿态、复杂光线、复杂表情人脸图像库中，有效提高了单样本人脸识别的准确率；模拟实际应用条件，研究了基于人脸图像的性别识别问题。