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本项目针对目前国内采用众多视频图像防恐防爆实际应用情况，提出了利用人脸图像类内及类间变化，采用先进的压缩感知稀疏表示理论进行人脸识别的算法：基于变化的稀疏表示人脸识别算法。算法利用人脸在不同环境下变化相似的原理，根据测试图像与标准图像库之间的变化图像在类内及类间字典里的稀疏表示系数给出识别结果。标准图像库上的测试结果表明，当环境变化不大时，算法的识别率较高，当环境变化较大时，算法的识别率优于经典的PCA算法10个百分点。算法特别适用于云计算提供的大运算量的应用环境，适用于大量视频图像的处理。该算法已在郑州融浩网络科技有限公司等单位使用，受到用户好评，产生了显著的经济效益和广泛的社会效益。

提出的基于变化的稀疏表示人脸识别算法，具有较强的识别功能，其功能强于经典的PCA算法；而且该算法具备可靠性和易用性，本项目的研究成果解决了单样本人脸识别问题。

郑州轻工业大学现有教职工2200余人，高级职称教师800余人，博士学位教师900余人。全职引进加拿大工程院、欧洲科学院院士2人，双聘院士5人。有长江学者、全国杰出专业技术人才、国家杰出青年基金获得者、“何梁何利基金科学与技术创新奖”获得者、“百千万人才工程”国家级人选、国务院特殊津贴专家、国家“万人计划”教学名师、全国广播电视和网络视听行业领军人才、中原学者、河南省优秀专家、中原科技创新领军人才、河南省教学名师等各类国家及省部级人才300余人。建有国家级科技创新团队、省级教学团队、省级科技创新团队等27个。