基于流形学习的整体正交稀疏保留鉴别分析

稀疏保留投影是一种有效的特征提取方法,但是其主要关注样本间的全局稀疏重构关系,并且得到的投影变换通常不是正交的。在实际应用中,图像数据往往处于高维空间中的一种低维流形中,正交性一直被认为有利于提高鉴别能力。文中以有监督学习的方式在稀疏保留投影中引入了流形结构保留,并使得投影空间正交,从而提出了一种新的特征提取方法,即基于流形学习的整体正交稀疏保留鉴别分析（MLHOSDA）。在人脸和掌纹图像数据库的实验结果表明此方法具有较好的识别效果。     

基于人脸识别的人脸图像质量评估

无约束场景下,低质量的人脸图像不仅浪费计算资源而且降低系统识别率.针对此问题,提出一种基于人脸识别的人脸质量评估方法对人脸图像进行预评估.以人脸识别系统特征提取网络为基础网络在COX数据集上进行微调,并使用微调后网络对COX数据集进行质量分数标定.最后,结合基础网络及质量预测网络并以相应损失函数在标定数据上进行回归学习以获取质量评估模型.实验结果表明,该方法能够有效区分不同质量的人脸图像并提升人脸识别系统性能.     

基于RetinaNet-CPN网络的视频人体关键点检测

为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3％;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1％,AR提升0.5％.     

中国名人人脸数据集

为快速构建大尺度、高质量中国人脸识别数据集,本文提出一种半自动构建方法.相较于现有的数据集构建方法,该方法可以快速地构建大尺度中国名人人脸数据集,将此数据集命名为CCFace(Chinese Celebrities Face).CCFace数据集包含431个人物,506874张人脸图像,平均每个人物包含1176张不同年龄、姿态的图像,该构建方法在一定程度上解决了当前社区中可用的中国人人脸图像数据集短缺问题.在实验部分中以多个模型测试该数据集的有效性,表明其可以作为SOTA(State Of The Art)模型的训练集使用,相信这种方法以及该数据集将引来更多的人来从事人脸识别的研究工作,并促进国内人脸识别应用的发展.     

基于CNN的人脸反欺诈的框架研究与实现

随着5G的发展和信息技术的推广,人脸识别和反欺诈越来越受到重视,但市面上现有的人脸识别系统在技术上存在采集数据不完整、识别风险管理存在漏洞等问题,同时人为的欺诈行为也越来越常见。为防止人脸识别系统将假人识别为真实人脸用户,本文提出基于卷积神经网络的人脸反欺诈算法框架,最终实现自动化的人脸反欺诈识别技术。实验结果表明,该方法的准确率达到73.23%。     

TP-FER：基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法

针对人脸五官在表达不同情绪时所起的作用不同,利用单一的卷积神经网络对人脸面部特征进行特征提取和表情识别可能会导致提取表情关键特征信息时聚焦性不够,而仅对眼部或者嘴部等重点部位进行特征提取,又有可能造成特征提取不够充分的问题,提出了一种基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法TP-FER(tri-path networks for facial expression recognition).该方法基于构建的卷积神经网络训练,采用三个输入渠道,分别聚焦面部、眼部和嘴部区域进行特征提取和表情判别,最后采用基于决策层的融合技术将三个渠道的识别结果进行相对多数投票决策,获取整体最优识别率.将此方法应用于JCK+数据集和自建数据集上进行了实验判别分析,结果表明该方法在两个数据集上均提高了整体表情识别率.该方法既考虑了脸部整体特征的提取,又兼顾了某些表情主要聚焦在眼部、嘴部表达的特性,相互辅助,整体提高了表情的识别率;该方法也能对神经心理学研究提供数据支持.     

基于人体骨骼关键点的吸烟行为检测算法

针对公共场所的监控视频中烟头目标较小并且吸烟产生的烟雾易发散,仅依靠目标检测算法检测烟头或者烟雾来判定吸烟行为存在较大难度的问题,考虑到利用骨骼关键点来进行姿态估计的算法越来越成熟,提出一种利用人体骨骼关键点和吸烟行为之间的关系来进行吸烟行为检测的算法。该算法首先利用AlphaPose和RetinaFace分别检测出人体骨骼关键点和脸部关键点信息,根据手腕到两嘴角中点和手腕到同侧眼睛的距离之比,提出一种计算人体的吸烟动作比例（SAR）是否属于吸烟动作黄金比例（GRSA）的方法以区分吸烟与非吸烟行为;再利用YOLOv4检测视频中是否存在烟头;最后结合GRSA判定和YOLOv4的结果来确定视频中存在吸烟行为的可能性高低,作出是否有吸烟行为的判定。经过笔者录制的数据集测试,结果表明所提算法可以准确检测到吸烟行为,准确率达到92%。     

基于注意力的热点块和显著像素卷积神经网络的人脸防伪方法

人脸防伪用于验证被测试者是否为真实活体,是计算机视觉领域的一个研究热点。攻击手段的多样性以及人脸识别主要在嵌入式、移动式等不具备高计算能力的设备上应用,使得快速有效的人脸防伪计算成为具有挑战性的任务。针对该问题,文中提出了一种基于注意力的热点块和显著像素卷积神经网络的方法。其中,热点块机制以对5个热点块的判别来取代对整张人脸的判别,显著降低了计算量,迫使网络模型集中关注更具有鉴别信息的热点块,提高了网络模型的准确率;显著像素方法对输入的人脸图像进行显著像素预测,通过判断显著预测图是否符合人脸的深度特性来鉴别活体与攻击。该方法将热点块与显著像素的结果进行融合,充分发挥了局部特征和全局特征的作用,进一步提升了人脸防伪的效果。与现有方法相比,所提方法在CASIA-MFSD、Replay-Attack以及SiW数据集上都达到了很好的效果。     

基于深度特征增广的跨域小样本人脸欺诈检测算法

随着人脸识别技术的发展,人脸欺诈攻击已经成为一项实际的安全问题,人脸欺诈检测算法用于及早发现该类攻击,保护系统安全.文中将一种经典域自适应算法扩展到深度神经网络中,首先定义了基于深度特征增广的域自适应层,提出了一种基于深度特征增广的跨域小样本人脸欺诈检测算法.该算法在已有的基于全卷积神经网络的人脸欺诈检测深度神经网络的中部嵌入域自适应层将卷积特征图增广,来适配源域和目标域的差异,随后根据增广后的特征图进行像素级分类,最后将像素级概率图从空间上融合为帧级决策.文中在CASIA-FASD,Replay-Attack和OULU-NPU 3个数据集和6个常见测评协议(2个CASIA-FASD与Replay-Attack跨库协议和4个OULU-NPU标准协议)下进行实验,验证了算法在不同背景、不同攻击设备、不同相机等跨域情况下的性能.实验表明,基准FCN人脸欺诈检测算法已经能够达到较好的性能,在此基础上,借助小样本目标域数据学习域自适应模型,可进一步显著提升性能,将错误率减半(CASIA-FASD训练+Replay-Attack测试的HTER指标从27.31％降至11.23％,Replay-Attack训练+CASIA-FASD测试的HTER指标从37.33％降至21.83％,OULU-NPU标准协议IV的ACER指标从9.45％降至5.56％),实验结果验证了基于深度特征增广的跨域小样本人脸欺诈检测算法的有效性.