视频监控序列中基于画像的人脸检索

人脸识别是最具潜力的非侵犯性生物特征识别和身份认证技术之一。随着视频监控系统的广泛应用，将人脸识别与视频监控技术相结合实现犯罪嫌疑人的搜索和排查引起了人们极大的研究兴趣。在实际应用中，犯罪嫌疑人的照片往往无法直接获取，只能根据目击者与画家之间的配合得到其模拟画像。鉴于此，本项目拟开展在监控视频序列中基于画像的人脸检索方法研究，实现视频序列中的活体多视角人脸检测和实时跟踪，并结合线性子空间技术通过对视频序列的学习获得高分辨率人脸图像；针对画像与照片之间信息表达方式的不同，无法直接利用现有匹配识别算法进行人脸检索等问题，提出基于嵌入式隐马尔可夫模型（E-HMM）的画像产生算法，并基于此将得到的高分辨率人脸图像转化为伪画像，然后利用画像间的生物特征实现目标人脸的搜索和排查。该研究成果将为基于画像在视频监控序列中检索感兴趣的目标提供有效的工具，并为严密防范恐怖主义和保障国家安全提供新的技术途径。