地区：上海市 宝山区
关键词：中国人民解放军国防科学技术大学
成果类型：其它
成果领域：生物与新医药
成果编号：A2021061000004651
成果描述：
| 生物特征(含指纹、人脸、细胞等)与三维形状的获取、分析、学习与识别方法的研究是信息科学领域的前沿课题。项目研究其模式预处理、模式分析、模式学习与模式识别的方法并取得一批有国际影响的创新成果。主要科学发现如下：1、提出了纹路方向计算和背景分离的系统化方法;提出了低质量图像的增强方法;提出了基于射线梯度的GVF主动轮廓的细胞图像分割方法；2、在国际上首次提出了三维模型多尺度局部内蕴对称检测这一问题;首次研究了闭合2-流形上局部内蕴反射对称的检测问题，填补了对称性分析领域的一项空白;首次将无监督学习方法引人到人造物体三维模型集合的联合语义分析，提出了一种基于形状风格分析的联合分析框架；提出了三维离散曲面动态调和场计算方法；3、提出了自适应的最优邻居核方法;提出了多核半径学习方法;分析了传统流形学习方法对噪声和参数敏感的内在机理，提出了基于迭代加权PCA的健壮LTSA方法;提出了一种使用多样性集成分类器的误分类采样主动学习方法；4、提出了基于多参考节点整体对齐的匹配方法，克服了已有基于单参考节点的匹配方法的缺点;研究了如何利用图像的流形结构进行特征提取，以提高识别性能，提出 了一种具有收敛解的人脸特征提取方法。该项目发表学术论文102篇。SCI收录24篇，国际总他引498次，其中SCI他引142次，CNKI总引1207 次。 |
