動態(tài) | 機器學習與智能決策研究中心最新成果：戴口罩人臉識別新技術
?智能總結10月27日，IEEE模式分析和機器智能期刊（IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，TPAMI）在線發(fā)表了我院機器...
圖注：左圖顯示了人臉圖像中的不同遮擋和光照陰影情況；右圖顯示了本文方法對圖像的噪聲消除能力，即子圖(b)和(c)。
人臉識別技術作為人工智能領域的重要研究方向，在金融、交通、安防等領域中具有廣泛應用。然而自疫情開始以來，佩戴口罩成為人們的必備操作，大面積的遮擋給傳統的人臉識別方法帶來了挑戰(zhàn)。如何針對面部遮擋和復雜噪聲進行有效建模，恢復出真實面部信息，是魯棒人臉識別中重要且具有挑戰(zhàn)性的問題。
為準確刻畫圖像中的復雜噪聲，機器學習與智能決策研究中心團隊從噪聲信息的低秩結構和稀疏結構兩個角度開展研究，通過引入非凸函數建立混合范數以提升傳統方法的誤差度量性能，使其更為精準地描述噪聲信息的復雜結構，并在傳統方法基礎上提出更具判別力的系數正則項以增強模型的學習能力。研究表明，該方法在口罩、墨鏡、圍巾等現實遮擋以及復雜噪聲下的人臉識別任務中，獲得了同等實驗條件下優(yōu)于多種經典方法的識別準確度。這一工作在現實情形下的人臉識別、視頻處理、醫(yī)療影像、安防監(jiān)控等領域有著廣泛的應用前景。
工程管理學院2018級碩士研究生章超為該論文第一作者，李華雄副教授為論文通訊作者，工程管理學院陳春林教授、周獻中教授和山西大學計算機與信息技術學院錢宇華教授為合作作者。這是我院首次在IEEE TPAMI期刊上發(fā)表研究成果，該期刊是中國自動化學會（CAA）和中國計算機學會（CCF）等多個學會共同推薦的人工智能領域A類國際頂尖學術期刊，影響因子17.8。該項工作得到了國家重點研發(fā)計劃基金、國家自然科學基金等項目的資助。
附論文鏈接地址:http://doi.org/10.1109/TPAMI.2020.3033994
文編 | 工程管理學院
美編 | 崔欣然
責編 | 崔欣然
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