基于流形学习的智能视频人脸图像的识别和理解

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。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。本项目以视频中出现的可疑人脸为研究对象，研究基于流形学习的鲁棒高效的人脸检测方法和人脸的高维数据降维和本征特征提取方法，建立多个人脸图像间的语义映射，并结合先验知识和统计分析理论对人脸图像进行语义理解与识别，给出在特征空间中进行人脸超分辨率重构和识别的方法。该研究将能够提高自然场景下人脸的识别正确率。智能视频中人脸的检测、提取，以及人脸图像重构和识别是智能视频监控的重要组成部分，在"维稳"工作中将发挥重要作用，将为维护社会安定和刑事侦察提供新的有效辅助手段。