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我们生存的地球上居住着近70亿人。每个人的面孔都是由额头、眉毛、眼睛、鼻子、面颊、嘴巴、下巴等少数几个区域组合而成的,它们之间的大体位置关系也是固定的,并且每张脸的大小不过七八寸见方,然而,它们居然就形成了那么复杂多变的模式,以至于即使是极其相似的双胞胎,其家人也通常能够非常容易的根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来,这使得我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸!那么,区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么?能否设计出具有同样的人脸识别能力的自动机器?这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身?对这些问题的回答并不像看起来那么容易,即使在大量来自模式识别、计算机视觉、神经计算、生理学等领域的研究人员对自动人脸识别艰苦工作40余年之后,这些最基本的科学问题仍然困惑着研究人员。这些问题恰恰是我的兴趣所在!更广义的讲,我希望自己能够在计算机视觉和模式识别学科领域做出一些新颖的科学创造或者基础性的科学发现,为人类知识库增砖添瓦!

概括地说,我的研究主要涉及以下内容(更多内容请访问中科院计算所视觉信息处理与学习研究组主页中的相关内容。)

·        人脸/行人检测与跟踪

·        面部特征定位与分析,人脸对齐

·        人脸识别与确认(非限定条件下)

·        人脸属性感知(表情、年龄、性别)

·        头肩图像分割与分析

·        人脸图像卡通化和动画

·        子空间学习,线性判别分析 ,非线性判别分析

·        流形学习、流形距离与流形聚类

·        集成分类器学习

·        局部视觉建模

·        纹理分析与分类