国家自然科学基金项目
基于视频的人脸表征学习研究
基本信息
项目批准号：62006017
申请代码：F0604
项目名称：基于视频的人脸表征学习研究
项目负责人：王雯
依托单位：北京交通大学
研究期限：2021-01-01 至 2023-12-31
资助经费：24.0（万元）
中文摘要：
视频人脸识别是计算机视觉领域的基础性研究问题之一，具有重要的理论价值和广阔的应用前景。不同于传统基于静态人脸的识别任务，视频人脸识别问题中往往涉及到同一个体的大量图像样本，这些数据通常包含广泛的表观变换模式和冗余错误信息，因此视频人脸识别任务的关键在于基于视频的人脸表征学习。本项目拟对视频人脸表征学习这一前沿技术，从图像表征和集合表征两个层面开展研究。研究内容包括：拟探索集合数据统计模型引导的图像层面表征学习，并探讨图像与集合层面表征学习的关系，构建端到端表征学习模型；进而，研究基于自适应权重的表征学习方法，自适应地建模集合中图像表征的重要性与代表性，并构建更灵活有效的集合表征；拟结合标签学习与深度学习，展开无标注场景下的视频人脸表征学习研究。本项目预期可以有效解决视频人脸识别，促进视频人脸表征学习技术的发展。
英文摘要：
Video based face recognition is a fundamental problem in computer vision, which receives more and more attentions. Since an image set usually contains large appearance variations from pose, expression, lighting, resolution and etc with a significant amount of redundant and outliers existing, the task of video based face representation learning faces new challenge. To deal with such challenges of video based face representation learning, this project will study on the following issues from the level of both image and image set: explore the image set statistical modeling oriented image level representation learning to study the relation between image and image set level representation learning; furthermore, learn image set representation with self-adaptive weights; besides, research video based face representation in the unsupervised scenario with the combination of label learning and deep learning. The project is expected to well settle video based face representation learning, and promote the progress of this field.
结题摘要
基于视频的行人身份识别是计算机视觉领域的基础性研究问题之一，具有重要的理论价值和广阔的应用前景。不同于传统基于静态图像的识别任务，视频识别问题中往往涉及到同一个体的大量图像样本，这些数据通常包含广泛的表观变换模式和冗余错误信息，因此视频识别任务的关键在于基于视频的图像表征学习。本项目针对视频表征学习这一前沿技术，重点开展了三个方面的研究。在集合数据统计建模引导的图像表征学习方面，由图像集合统计模型指导图像层面的表征学习，探索图像与集合层面表征的关系与联合学习，提出了基于互标准化稀疏表示的行人图像表征学习方法和时空图引导的行人图像表征学习方法；进而，研究基于自适应权重的视频表征学习方法，自适应地建模集合中图像表征的重要性与代表性，并构建更灵活有效的集合表征，提出了基于置信度自适应的元交互方法；最后，结合伪标签学习与深度学习，提出了多粒度伪标签协同的无监督行人视频表征学习方法。上述研究成果对已有的视频表征学习理论和方法进行了有效补充，有效地解决视频中的人脸和行人身份识别问题，为视频表征学习技术的推广应用提供了良好的理论和方法指导。
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