跨模态人脸特征学习方法及其应用研究

项目名称： 跨模态人脸特征学习方法及其应用研究

项目编号： No.61403024

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 金一

作者单位： 北京交通大学

项目金额： 26万元

中文摘要： 随着图像、视频获取手段的多元化发展，跨模态的人脸识别对于公共安全监控下的多场景协同感知等实际应用问题，具有重要的研究意义。本项目聚焦跨模态的人脸特征学习方法研究，紧密围绕跨模态人脸不变性特征学习、同质与异质人脸特征的关联学习等关键问题，结合生物神经的工作机制和人类的认知规律，旨在解决目前当前跨模态人脸图像识别与理解中的一些热点和难点问题。具体研究内容：(1)研究基于对偶鉴别特征学习的跨模态人脸特征学习，有效减小跨模态特征差异；(2)为增强特征学习投影向量的判别能力，研究基于完备的权重学习的特征学习方法；(3)针对跨模态特征的有效表征方式问题，研究基于对偶流形字典学习的跨模态人脸特征学习方法。本项目的特色是从跨模态的特征学习角度进行分析，深入研究面向数据驱动的学习方式，重点解决如何减小跨模态特征差异的问题，并注重基础应用研究，为跨模态人脸识别在未来广阔的安全应用领域提供基础理论和技术支撑。

中文关键词： 模式识别；特征提取；跨模态特征学习；跨模态特征匹配；字典学习

英文摘要： With the diversified development of image and video acquisition device, cross-modality face recognition becomes an essential issue in many real applications, such as multi-scene cooperative awareness under public security monitoring. This project focuses

英文关键词： Pattern Recognition；Feature Extraction；Cross-modal Feature Learning；Cross-modal Feature Matching；Dictionary Learning