《中国人工智能学会通讯》——11.49 异质人脸图像合成及其应用研究
11.49 异质人脸图像合成及其应用研究 安城市和智慧城市建设构建了大量的视频监控网络,从而获得了大量的视频以及图像数据。基于这些图像和视频数据,可以利用模式识别技术进行事件分析和身份认证。传统的模式识别方法利用传感器将将现实世界的感兴趣的目标进行图像采集,从而在信息空间中进行目标识别,构建一个基于物理 - 信息空间融合的自动模式识别系统。然而由于视频监控中感兴趣的目标(人或物)成像分辨率低或刻意隐藏身份(伪装、遮挡、侧面、光照等因素),导致传统的基于两元空间(物理空间和信息空间)的模式识别方法效果受到限制。 在辅助公共安全技术部门侦破案件的实践中我们发现,在以上的两元空间框架下引入第三元空间——人类认知,将会大大提高破案成功率和效率。以人脸识别为例,公共安全中经常遇到的场景有:① 安装摄像头时为了捕捉尽量大的视角范围往往采用广角摄像头,但当人脸距离摄像头较远时,获得的图像或视频序列分辨率比较低(可能低于16像素×16像素值)[1] ,给机器模式识别带来挑战[2] ;② 由于嫌疑人的刻意躲避,监控摄像头拍摄到的图像、视频可能是侧面或完全没有面部,或者受强烈的光照影响等。针对以上场景,法...
