基于多视统一子空间的跨姿态人脸识别应用技术研究

由于监控摄像头的安装位置相对零散且位置偏高,以及犯罪嫌疑人故意躲避等因素,监控录像通常不能抓取到犯罪嫌疑人的正面图像。因此,自动从海量监控录像数据中识别不同姿态人脸图像的计算机视觉技术,对于快速侦查、追捕刑事案件的犯罪嫌疑人具有重大的实际应用价值与意义。采用数字图像处理和模式识别等技术原理,通过建立多视统一的人脸线性子空间方法,研究不同姿态下人脸图像的匹配问题。

ProMIS:概率图采样图像增广驱动的弱监督物体检测方法

目的弱监督物体检测是一种仅利用图像类别标签训练物体检测器的技术。近年来弱监督物体检测器的精度不断提高,但在如何提升检出物体的完整性、如何从多个同类物体中区分出单一个体的问题上仍面临极大挑战。围绕上述问题,提出了基于物体布局后验概率图进行多物体图像增广的弱监督物体检测方法ProMIS(probability-based multi-object image synthesis)。方法将检出物体存储到物体候选池,并将候选池中的物体插入到输入图像中,构造带有伪边界框标注的增广图像,进而利用增广后的图像训练弱监督物体检测器。该方法包含图像增广与弱监督物体检测两个相互作用的模块。图像增广模块将候选池中的物体插入一幅输入图像,该过程通过后验概率的估计与采样对插入物体的类别、位置和尺度进行约束,以保证增广图像的合理性;弱监督物体检测模块利用增广后的多物体图像、对应的类别标签、物体伪边界框标签训练物体检测器,并将原始输入图像上检到的高置信度物体储存到物体候选池中。训练过程中,为了避免过拟合,本文在基线算法的基础上增加一个并行的检测分支,即基于增广边界框的检测分支,该分支利用增广得到的伪边界框标注进行训练,原有基线算法的检测分支仍使用图像标签进行训练。测试时,本文方法仅使用基于增广边界框的检测分支产生检测结果。本文提出的增广策略和检测器的分支结构在不同弱监督物体检测器上均适用。结果在Pascal VOC(pattern analysis,statistical modeling and computational learning visual object classes)2007和Pascal VOC 2012数据集上,将该方法嵌入到多种现有的弱监督物体检测器中,平均精度均值(mean average precision,mAP)平均获得了2.9%和4.2%的提升。结论本文证明了采用弱监督物体检测伪边界框标签生成的增广图像包含丰富信息,能够辅助弱监督检测器学习物体部件、整体以及多物体簇之间的区别。

生物特征识别学科发展报告

从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的高级智能,是一个典型而又复杂的模式识别问题,一直处于人工智能技术发展前沿,在新一代人工智能规划、"互联网+"行动计划等国家战略中具有重要地位。由于生物特征识别涉及公众利益攸关的隐私、道德和法律等问题,近期也引起了广泛的社会关注。本文系统综述了生物特征识别学科发展现状、新兴方向、存在问题和可行思路,深入梳理了人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉、声纹、步态、行人重识别以及多模态融合识别的研究进展,以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造,最后剖析总结了生物特征识别领域存在的3大挑战问题——"感知盲区"、"决策误区"和"安全红区"。本文认为必须变革和创新生物特征的传感、认知和安全机制,才有可能取得复杂场景生物识别学术研究和技术应用的根本性突破,破除现有生物识别技术的弊端,朝着"可感"、"可知"和"可信"的新一代生物特征识别总体目标发展。

深度学习:多层神经网络的复兴与变革

人工智能(AI)已经进入一个新的蓬勃发展期。推动这一轮AI狂澜的是三大引擎,即深度学习(DL)、大数据和大规模并行计算,其中又以DL为核心。本文回顾本轮"深度神经网络复兴"的基本情况,概要介绍常用的4种深度模型,即:深度信念网络(DBN)、深度自编码网络(DAN)、深度卷积神经网络(DCNN)及长短期记忆递归神经网络(LSTM-RNN)。简要介绍深度学习在语音识别和计算机视觉领域几个重要任务上的应用效果情况。为便于应用DL,介绍了几种常用的深度学习开源平台。对深度学习带来的启示和变革做了一些开放式的评述,讨论了该领域的开放问题和发展趋势。

面向大姿态人脸识别的正面化形变场学习

目的人脸识别已经得到了广泛应用,但大姿态人脸识别问题仍未完美解决。已有方法或提取姿态鲁棒特征,或进行人脸姿态的正面化。其中主流的人脸正面化方法包括2D回归生成和3D模型形变建模,前者能够生成相对自然真实的人脸,但会引入额外的噪声导致图像信息的扭曲;后者能够保持原始的人脸结构信息,但生成过程是基于物理模型的,不够自然灵活。为此,结合2D和3D方法的优势,本文提出了基于由粗到细形变场的人脸正面化方法。方法该形变场由深度网络以2D回归方式学得,反映的是不同视角人脸图像像素之间的语义级对应关系,可以类3D的方式实现非正面人脸图像的正面化,因此该方法兼具了2D正面化方法的灵活性与3D正面化方法的保真性,且借鉴分步渐进的思路,本文提出了由粗到细的形变场学习框架,以获得更加准确鲁棒的形变场。结果本文采用大姿态人脸识别实验来验证本文方法的有效性,在MultiPIE(multi pose,illumination,expressions)、LFW(labeled faces in the wild)、CFP(celebrities in frontal-profile in the wild)、IJB-A(intelligence advanced research projects activity Janus benchmark-A)等4个数据集上均取得了比已有方法更高的人脸识别精度。结论本文提出的基于由粗到细的形变场学习的人脸正面化方法,综合了2D和3D人脸正面化方法的优点,使人脸正面化结果的学习更加灵活、准确,保持了更多有利于识别的身份信息。

揭开人脸识别的神秘面纱

在面前轻轻一扫,手机就可以识别出“主人”……不知不觉,“刷脸”已从电影里的酷炫黑科技变成了我们生活的一部分。而这些场景的实现,依靠的是“幕后英雄”一人脸识别技术。那么,这项技术是如何走进我们生活的呢?未来还会给我们的生活带来哪些变化呢?

揭开人脸识别的神秘面纱

人脸识别两步走人脸识别就是让计算机像人用眼睛观察一样,通过摄像头拍摄人脸来判断看到的是谁。对于计算机来说,这个识别过程包括两个阶段:首先要从拍摄的图像中找到人脸,这个过程叫作“人脸检测”,然后再与数据库中存储的人脸进行比对、判断,这个过程叫作“人脸识别”。