人脸图像分析研究不仅能丰富和发展图像处理与分析的理论和方法，而且在教育、医疗、公安等社会服务以及公共安全等行业中具有重要的应用价值。基于人脸视觉特征的表情、身份以及亲属关系识别是当前人脸图像分析研究的前沿课题，而光照和人脸姿态变化等因素对人脸视觉特征提取与建模的影响则成为当前该研究面临的主要瓶颈。开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别研究，突破现有研究的局限性，能显著推动人脸图像分析的研究进展，进一步满足国家在社会服务与公共安全等领域中的需求。
1、 突破局部二值模式编码的视觉特征描述算子的局限性，提出局部三值模式编码的视觉特征描述算子，提出解决场景光照变化干扰以及高斯噪声干扰的图像处理一般性方法。
2、 率先提出基于区域协方差矩阵的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小贝叶斯错误率估计的异方差鉴别分析方法，建立基于高斯混合模型的多视角表情识别理论。
3、 率先提出基于人类学和遗传学的“父母—子女”亲属关系鉴别方法，提出以父母年轻时面部图像为桥梁的“父母—子女”亲属关系鉴别的子空间迁移学习理论和方法。
4、 提出人脸视觉特征提取和识别的多流形鉴别分析理论，提出双子空间鉴别分析的增量式算法，突破双子空间鉴别分析方法的计算瓶颈。
本项目围绕人脸图像中的表情、身份以及亲属关系识别等科学问题，深入开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别的理论和方法研究，重点解决视觉场景中光照与人脸姿态变化下的鲁棒人脸视觉特征的提取与建模问题