《手機人臉識別與驗證關鍵技術研究》是依託昆明理工大學，由陳熙擔任項目負責人的地區科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：手機人臉識別與驗證關鍵技術研究
- 項目類別：地區科學基金項目
- 項目負責人：陳熙
- 依託單位：昆明理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
基於手機的人臉識別/認證技術在手機許可權保護、移動遠程人臉識別/認證和移動電子商務等領域發揮著越來越重要的作用。但在現實環境下，手機的計算能力、記憶體大小和人臉表現形式的複雜性限制了其實際套用。因此，本項目結合手機人臉識別/認證的實際需求，圍繞複雜環境下低複雜度手機人臉檢測和特徵提取兩個科學問題，開展手機人臉識別/認證關鍵技術研究。主要創新研究包括：（1）真實光照環境下手機人臉檢測與特徵提取算法研究；（2）低解析度條件下的手機人臉特徵描述研究；（3）基於分數低階統計理論的帶遮擋手機人臉特徵提取算法研究；（4）手機視頻人臉建模研究；（5）稀疏樣本情況下手機人臉特徵提取研究；（6）可撤銷人臉模板研究；
結題摘要
項目組按照預定的計畫，圍繞套用於手機的低複雜度人臉識別問題開展研究工作，取得了較好進展，體現在四個方面：1）在人臉數據維度減少方面，我們提出了用Hammerstein多項式作為非線性映射的HPDDLPP算法，解決了核直接鑑別局部保持投影算法（KDDLPP）中存在的計算複雜度高，無明確非線性映射函式等問題；2）在人臉特徵提取方面，我們提出了基於二階微分的局部凸凹模式和完備局部凸凹模式算法，該兩種算法解決了經典局部二值模式（LBP）算法中固有的缺陷，是兩種複雜度低，性能高的圖像紋理描述運算元；我們還提出了非高斯二維Gabor濾波器方法，通過在經典二維Gabor濾波器函式中引入一個參數來控制二維Gabor濾波器的非高斯包絡，提取圖像中非高斯頻率成分；另外我們還提出了基於圖像局部分形自相關的方法來提取人臉圖像特徵；3）在人臉數據保護方面，我們提出了矩陣隨機低秩近似模板保護方法；4）構建了一個小型手機人臉資料庫，並開發了基於android的視頻手機人臉識別原型系統。基於上述工作，課題組發表標註本項目資助的論文共11篇，其中SCI檢索期刊論文篇3篇（其中2篇屬於中科院SCI分區中2區SCI論文），EI檢索期刊論文1篇，國際會議論文4篇，CSCD核心期刊論文3篇，另有EI檢索期刊論文1篇、CSCD檢索期刊論文2篇和EI檢索會議論文1篇末標註本項目資助。另外一篇CSCD期刊論文已被接收。本項目資助申請國家發明3項（公示狀態），培養已畢業碩士研究生9名（在讀4名，2017年6月前畢業），其中1人次獲得國家獎學金。
