基于演化学习的名人识别技术与名人库构建研究

项目名称： 基于演化学习的名人识别技术与名人库构建研究

项目编号： No.61401023

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 高广宇

作者单位： 北京理工大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 目前，多媒体数据随着信息传播速度加快而急剧增加。在这些数据中，体现人们共同关注焦点的名人（影视明星、政治人物等）数据具有很重要的价值。本研究正是针对名人图片视频识别和分析挖掘，旨在提出一种新的基于稀疏表示和条件随机场的人物识别算法以及模拟婴儿学习过程的半监督演化学习模型。同时，针对训练样本有限问题，利用视频上下文信息来解决，并构建海量名人数据库。简而言之，通过模仿婴儿成长的学习过程，在婴儿成长初期，首先给定有限静态图片，建立初始弱分类模型。然后，基于该模型将数据集中获得较确定判别的数据加入到知识库（训练库）中。最后，结合新加入样本，重新演化获得新模型至收敛。具体而言，本研究首先研究如何利用有限样本和多模态稀疏表示方法及随机场理论来构建高效人脸识别算法。其次，利用上下文信息，提出一种新的学习模型（演化学习模型）。最后，利用上述模型，自动采集大量图片视频构建基于HBase的海量名人数据库。

中文关键词： 人物识别；条件随机场；稀疏表示；视频上下文；深度学习

英文摘要： This proposal proposes a novel semi-supervised approach to solve the problem of celebrity identification with the aid of video context by mimicking the behavior of “Baby Learning”. Firstly, a robust kernel multi-task joint sparse representation and classi

英文关键词： Character Identification；Conditional Random Fields；Sparse Representation；Video Context；Deep Learning