[00776447]智能信息处理关键理论及在图像中的应用

该项目的任务主要来源为四项国家自然科学基金项目，课题组在完成该四项基金项目(结题三项优秀、一项良好)的基础上，又持续获得了二项国家自然科学基金、一项广东省科技计划工业攻关项目、一项深港创新圈项目和二项深圳市基础研究项目资助。新的互联网环境下，图像的存储和安全都成为重要问题。课题组课题组以智能信息化处理技术为主要研究方向，深入研究了混沌、小波、群体智能计算、子空间、智能优化、多尺度/方向小波等智能信息处理方法，提出了基于粒子群优化的图像矢量编码方法、基于混沌序列的多重水印理论、基于正交矩的几何攻击不变数字水印算法、基于智能参数设计的核方法理论、基于Gabor小波的三维图像配准等多项成果，有效地解决了图像压缩存储、人脸图像识别、图像数字水印版权保护等信息处理领域关键科学问题，具有较高的理论价值和实际应用前景。该项目的主要创新点包括：通过最大似然估计的方法，国内外首次提出一种新的单参数正则判别分析(1PRDA)法，解决人像识别领域的小样本问题，在全空间找出了最优投影矩阵，并使计算量大大减少。通过秩提升方法在国内外首次发表了两步RDA泛算法。第一步证明秩提升定理，得到半正则化类内散度矩阵，第二步用1PRDA算法得到正则化类内散度矩阵。该算法的投影方向可以通过调整相应的权来调整投影方向，从而找出最佳投影矩阵。开拓性提出小波核函数构造理论并将之应用于人脸识别。在数学上成功证明可以用三次样条小波标架或shannon小波构造出Mercer小波核函数，解决了人脸识别中的噪声和非线性变化问题。采用智能矢量化的图像压缩方法。国内外首次将向量矢量化和强化学习相结合，并应用于图像压缩。通过强化学习的智能处理，可有效避免码书的过度集中问题。国内外首次提出闭环数字水印概念，将正交矩引入数字水印技术中，利用正交矩如对利用图像的正交矩如Tchebichef矩，Krawtchouk矩等信息进行几何攻击不变性数字水印算法的设计。解决了数字水印的安全性和对几何攻击的鲁棒性问题。国内外首次提出了一种基于改善混沌信号关联性的时空混沌控制方法。通过改善混沌信号的关联程度，利用超混沌构造水印信号，并以密钥作为参数对其进行降维，有效地解决一维和二维水印信号的产生问题。