基于人工智能的自动人脸感知.docx

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1、基于人工智能的自动人脸感知人脸可以反映一个人的诸多属性，比如身份、情绪、性别、种族和年龄等等。自动人脸感知技术通过计算机实现对上述属性的自动分析和识别。随着图像和视频获取变得越来越容易，基于图像和视频的自动人脸感知技术吸引了大量研究人员的注意，尤其是人脸识别身份认证和人脸表情识别。近年来，受益于大数据和深度学习技术的进步，自动人脸感知技术也发展迅速，部分技术在约束条件下甚至达到了接近实用化的水平。由于公共安全、网络空间安全、反恐维稳、智能人机交互等领域对无约束条件下大规模自动人脸感知技术的需求，不同来源、不同质量的人脸图像和视频对自动人脸感知提出了新

2、的挑战。本课题组拟采用最新的深度学习技术研究无约束自动人脸感知方法，以提升针对异源异质人脸数据的自动人脸和表情识别的准确率与实时性。具体研究内容包括：（1）基于深度迁移学习的异源异质人脸防伪方法；（2）基于深度迁移学习的异源异质人脸识别方法；（3）基于深度迁移学习的异源异质人脸表情识别方法；（4）基于异源异质二维图像或视频的三维人脸重建方法；（5）基于二三维融合的异源异质三维人脸识别方法。本技术的创新点有（1）利用深度迁移学习技术解决人脸和表情识别对异源异质数据的鲁棒性和泛化能力问题，（2）通过二三维融合的技术克服人脸识别在无约束条件下处理视角、光照

3、和表情等方面的不足，有效提升自动人脸感知分析的实用性。本技术进一步将自动人脸和表情识别技术应用于公共安全视频监控人脸识别及预警，基于人脸识别的智能楼宇黑白名单监视，智能人机交互中的人脸身份识别和表情识别。