计算机视觉赋予机器对视觉环境感知、计算和理解的高级智能，具有重要的理论意义和实际价值。以Marr 视觉理论为代表的现有计算机视觉研究工作局限于欧氏空间，和人类认知空间具有显著差异，因而在复杂的应用场景中缺乏鲁棒性。本项目从人类视觉认知机理出发，研究非欧氏空间视觉计算的理论和方法，建立相应的数学基础，提出非欧空间视觉特征表达和模式匹配算法，推动计算机视觉走向实用；结合机器和生物视觉智能对非欧空间认知机理进行探索，促进信息科学和认知科学的交叉融合；将非欧视觉计算应用于图像和视频分析、目标检测与识别等具体视觉问题，构建理论研究成果的原型验证系统。本项目变革视觉计算的基础空间，有望开辟计算机视觉学科发展的新方向，使我国在非欧空间视觉研究方面引领国际发展，并为我国在多媒体检索、视频监控、生物特征识别、人机交互、视觉导航等战略高技术领域的自主创新提供理论基础和核心算法。
        (经费来源：国家自然科学基金重点项目、面上项目)