近期，四川大学计算机学院研究的人脸机器自动识别关键技术及应用系统的研究通过教育部主持的科技成果的鉴定。

　　人脸机器的自动识别的主要创新点为：

　　1、提出了一系列具有人工智能特征的图像预处理自适应算法。深入研究了遗传算法、神经网络等计算智能理论，利用相关研究成果，比较成功地解决了图像分割中门限的自适应选取、彩色和灰度图象增强中变换函数的自适应选取、图像模板匹配中的快速自动定位等问题，较大幅度地提高了算法的运算速度，同时克服了人工干扰等缺点。

　　2、提出了一系列新颖的复杂背景下的人脸检测技术。利用四元数理论、小波变换、SVM和信息融合等技术，较大程度地提高了算法的准确率和鲁棒性，一定程度上克服了光照、噪声、姿态以及遮挡物等因素对人脸检测结果的影响。

　　3、提出和改进了一系列人脸特征提取和识别算法：利用“先验模板”、活动轮廓、动态模板、广义数字曲率、图形特征等技术，较好地解决了人脸边缘提取时容易产生不连续变异点或边缘粗化等问题，实现了对各种脸部五官轮廓特征的联系提取和形状描绘。利用信息融合技术、流形技术和计算智能理论等设计分类器，提高了识别分类能力。

　　该项目在图像的自适应预处理、基于四元数的人脸检测和识别等方面具有创新性，整体上处于国内领先、国际先进水平。

　　用该项目的自主知识产权核心技术开发的智能视频图像监控系统、智能考勤系统等一系列基于人脸识别技术的产品，已经得到较好应用，取得了良好的社会与经济效益。