课题责任人：邓伟洪

研究目标和研究内容：

目前大部分人脸识别算法都只能工作在用户配合的情况下使用。但是，很多实际应用，用户不可能完全配合。受姿态，光照，表情等因素的影响，目前主流的人脸识别方法无法进行稳定的识别。其中姿态问题是最大的难题，是技术实用化的关键。因此，本项目研究使用二维图像模拟出人脸姿态的变化，从而提高多姿态人脸识别的识别率。

现实世界中的人脸登记通常是通过一张中性光照正脸图像（如二代身份证照片）进行的。从单一二维人脸图生成三维结构的能力相当重要。本项目研究通用弹性模型（GEMs）是较新的从单一二维图像生成三维模型的方法，本项目拟采用通用弹性模型辅助人脸识别。在此基础上，主要研究两个应用方向：

（1）将一张正面人脸映射到3D人脸模型，并以此产生多个角度的人脸照片。使用单个ID多角度的注册照，来提升1：N场景下的识别率。

（2）将一张非正面的脸变化到成一张正面的脸，用于提高非配合环境下的人脸识别率。