《跨模態人臉特徵學習方法及其套用研究》是依託北京交通大學，由金一擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：跨模態人臉特徵學習方法及其套用研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：金一
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著圖像、視頻獲取手段的多元化發展，跨模態的人臉識別對於公共安全監控下的多場景協同感知等實際套用問題，具有重要的研究意義。本項目聚焦跨模態的人臉特徵學習方法研究，緊密圍繞跨模態人臉不變性特徵學習、同質與異質人臉特徵的關聯學習等關鍵問題，結合生物神經的工作機制和人類的認知規律，旨在解決目前當前跨模態人臉圖像識別與理解中的一些熱點和難點問題。具體研究內容：(1)研究基於對偶鑑別特徵學習的跨模態人臉特徵學習，有效減小跨模態特徵差異；(2)為增強特徵學習投影向量的判別能力，研究基於完備的權重學習的特徵學習方法；(3)針對跨模態特徵的有效表征方式問題，研究基於對偶流形字典學習的跨模態人臉特徵學習方法。本項目的特色是從跨模態的特徵學習角度進行分析，深入研究面向數據驅動的學習方式，重點解決如何減小跨模態特徵差異的問題，並注重基礎套用研究，為跨模態人臉識別在未來廣闊的安全套用領域提供基礎理論和技術支撐。
結題摘要
隨著圖像、視頻獲取手段的多元化發展，跨模態的人臉識別對於智慧型安防、智慧城市以及公共安全監控下的多場景協同感知等實際套用問題，具有重要的研究意義。本項目聚焦跨模態的人臉特徵學習方法研究，緊密圍繞跨模態人臉不變性特徵學習、同質與異質人臉特徵的關聯學習等關鍵問題，以及當前跨模態人臉圖像識別與理解中的一些熱點和難點問題，具體研究內容：(1)研究了基於對偶鑑別特徵學習的跨模態人臉特徵學習；(2)研究基於完備的權重學習的特徵學習方法；(3)研究了跨模態特徵的字典結構方法。其中重要研究結果包括：(1)研究首次提出了基於對偶可鑑別特徵學習的跨模態人臉識別方法，可以有效減小跨模態特徵差異，其在千人以上的跨模態人臉資料庫上，比傳統方法能大幅提升識別精度50%以上；(2)完備權重學習可以有效增強特徵學習投影向量的判別能力，並在此算法基礎上有效提升跨模態的人臉識別精度；(3)基於對偶流形字典學習的特徵學習方法可以有效的建構跨模態數據字典，其建構模型方法可以進一步擴展到其他跨模態問題套用領域。受本項目資助，共發表論文15篇，其中SCI檢索論文10篇，其他檢索論文5篇，已申報的發明專利2項目。本項目其科學意義在於，從跨模態的特徵學習角度進行分析，深入研究面向數據驅動的學習方式在跨模態人臉識別領域的理論及實踐意義，並重點解決了如何減小跨模態特徵差異的問題，注重基礎套用研究，為跨模態人臉識別在未來廣闊的安全套用領域提供基礎理論和技術支撐。
