人臉辨識之研究
 
委託單位：國科會
日期：2007年8月至2008年7月

    近年來之電腦視覺研究，以人為主進行人之軀體、頭部、手等之偵測辨識與行為分析，是一個重要的研究方向，可應用在應用在生物認證(Biometrics)、感知式人機介面(Perceptual User Interface)、數位監控(Digital Surveillance)、UbiquitousComputing 以及視訊壓縮等方面。本計畫之目的，在研究人臉與頭部之偵測與辨識技術，以達到生物認證、改進人機介面以及視覺監控等應用之目的。本計畫將進行人臉辨識，並特別研究能針對克服不同光源變化情形下的人臉辨識技術，提出的方法為以臉部特徵區域為主的方法。先偵測人臉的幾個主要臉部特徵子區域，如眉毛、眼睛、嘴巴等。針對這幾個特徵區域，採用改良之Common Vector 方法，稱之為Discriminant Common Vector，來進行線性轉換之降維分析。但由於我們提出的方法採多個特徵區域分別進行Discriminant Common Vector 投影，與文獻上以整張人臉進行Discriminant Common Vector 投影之方法並不相同，因此我們再提出一個方法，將投影結果進行群聚分析(Clustering)，以進行辨識，此人臉辨識方法即可抵抗光線變化而仍擁有高辨識率。