用句法方法的复杂背景中人面定位系统的研究

本课题在申请者以下研究成果基础上完成一个多级的基于知识的人面定位系统：1、访美时提出的在镶嵌图基础上的人面定位方法，此法获国际模式识别学会第21届年度奖；2、得到自然科学基金资助的句法知识系统。在以下方面较过去有所创新：1、将原来在四-八分图建立人面定位规则改为在五--十分图上进行，使规则更为稳定和自然。2、大量训练样本支持下重新建立知识库，使识别正确率得到提高，并较好地解决了倾斜人面定位问题。戴眼镜和大胡子的人面定位也得到改善。3、构造了较完善的通用句法知识系统，用本人提出的高效的深度优先的ED算法为推理并采用加速算法。以100个样本作为训练集，175个样本作为考试集，正确识别率为91.4%。达到了预期目标。