[00136127]低分辨率视频监控环境下可变光照人脸识别关键技术及其系统实现

本课题属于广州市科技计划项目,计划内容是科技惠民专项。研究的目的与意义包活： 1)解决人脸识别技术难题,提升公共安全管理与服务水平; 2)研制基于数字视频人脸的智能监控核心系统,推动公共安全相关产业发展。 主要的论点与依据是： 1)当前,人脸检测、识别技术和智能监控技术已被认为是公共安全的高科技手段,构建基于人脸识别的智能监控系统,在疑犯追踪、关键场所视频监控、代表身份识别系统、出入境管理、重要场所或系统身份验证技术方面有广泛的应用,目前已成为公共安全领域的切实需求和发展趋势。本项目的实施,将有效解决公安业务系统开发中面临的共性关键技术问题,促进科技强警,提升公共安全管理与服务水平。 2)由于公共安全领域的特殊性,政府部门的业务需求是公共安全科技和产业发展的最直接驱动力。在当前形势下,公共安全监察急需直观手段进行案件调查分析、案情预警导航和破案线索挖掘,急需高效工具实现现场情况掌控、及时发现警情和快速应急处置。因此,需要研发基于人脸技术的智能监控核心工具,这包括重要场所中重点人口的智能识别和报警模块和基于人脸的录像管理模块。本系统的研发,在为公安核心业务提供技术支持的同时,也将促进公共安全检测产品以及公共预警系统的技术创新,推动公共安全相关产业发展。 主要创新包括面向“低分辨率视频监控环境下可变光照人脸识别关键技术及其系统实现” 关键技术的重大应用需求,针对低分辨率的可变光照人脸识别问题,深入展开了研究,提出了流形稀疏格莱斯曼鉴别分析算法（SDMMGA）、多流形典型相关鉴别分析（MMDCCA模型、LGDA方法）、基于双树复小波转换的光照不变人脸识别, 基于块的吸收字典表示（PSDR模型）等多种技术,基于fisher kernel框架编码多尺度相位差特征的模糊鲁棒描述子等8个算法。在解决低分辨率人脸特征鲁棒提取问题、具有可变光照的人脸表征问题、大规模图像集人脸识别问题、超分辨率,带有姿态的人脸识别,单张训练样本的人脸图像识别等问题上获得较大进展。 目前,在中大（图像分析中心）和像素公司建立低清视频监控人脸识别系统的示范基地。截至2015年12月25日,中试试产的视频监控人脸识别系统数量73套、其中已销售68套,用于示范2套,测试3套。 本项目研究共发表8篇学术论文,其中SCI论文5篇,EI论文3篇,申报发明专利3项,申请计算机软件著作权5项,对有较大光照条件和人脸姿势变化的人脸,识别准确率达到85%以上。对控制光照条件下的准正面人脸,识别准确率达到95%以上。 【SCI论文】 1. Haifeng Hu, Sparse Discriminative Multi-Manifold Grassmannian Analysis for Face Recognition with Image Sets, IEEE Trans.On Circuit and System for Video Technology, 25（10）, pp.1599-1611, 2015,（SCI影响因子： 2.615,JCR-SCI一区） 2. Haifeng Hu, Face Recognition with Image Sets Using Locally Grassmannian Discriminant Analysis, IEEE Trans.On Circuit and System for Video Technology, 24（9）, pp.1461-1474, 2014（SCI影响因子： 2.615,JCR-SCI一区） 3. Haifeng Hu, Multi-View Gait Recognition based on Patch Distribution Feature and Uncorrelated Multilinear Sparse Local Discriminant Canonical Correlation Analysis, IEEE Trans.Circuits and System for Video Technology, 24（4）, pp.617-630, 2014（SCI影响因子： 2.615,JCR-SCI一区）. 4. Haifeng Hu,Enhanced Gabor Feature Based Classification Using aRegularized Locally Tensor Discriminant Model for Multiview Gait Recognition,IEEE Trans.Circuits and System for Video Technology, 23（7）, pp 1274-1286, 2013（SCI影响因子：2.615,JCR-SCI一区）. 5. Haifeng Hu, Illumination invariant face recognition based on dual-tree complex wavelet transform, IET Computer Vision, 9（2）, pp.163-173, 2015（SCI影响因子：0.963,JCR-SCI三区）. 【发明专利】 1、赖剑煌,袁洋,冯展祥,基于相位编码特征和多度量学习的模糊人脸图像验证方法,专利申请号：201410318641.1,公开号：CN104123560A,公开日：2014年10月29日。 2、赖剑煌,陈世哲,郭春超,一种基于深度学习的行人再标识方法,专利申请号：201510277708.6。 3、赖剑煌,梅岭,冯展祥,一种基于WLD-TOP的活体人脸检测方法,专利申请号：201510350814.2。 【软件著作权】 1.光照姿态自适应人脸识别系统,登记号：2015SR205065, No.00838470。 2.基于词袋模型的纹理检索系统,登记号：2015SR205044,No.00838466。 3.基于纹理上下文先验的一般图像超分辨率系统,登记号：2015SR205626,No.00842016。 4、像素人脸跟踪计数软件[简称：人脸跟踪计数]V1.0,登记号：2015SR141895,No.00775872 5、像素人脸视频分发软件[简称：人脸视频分发]V1.0,登记号：2015SR141386,No.00775804