发布成功
人脸识别的主要困难在于其研究对象人脸的特殊性，不同个体间人脸结构相似，但外形因受光照、角度、表情等的影响而呈现不稳定性。鉴于此，本团队提出关于人脸识别的局部特征提取算法，其在在国际公认的人脸检测数据(Face in the Wild)上获得了目前最好的识别结果。
再者，本研究团队提出的人脸素描画像识别的算法在目前世界上唯一的一个公开的人脸素描数据库上取得了近乎完美的识别结果（99.47%）。基于该技术开发的素描人脸识别系统可用于公安部门对嫌犯模拟画像做快速识别。
此外，项目团队提出对年龄变化具有鲁棒性的算法和系统，针对不同年龄阶段的人脸进行识别，该算法在目前世界最大的一个具有年龄变化的人脸数据库MORPH上取得了国际最领先的结果。
同时项目团队还研究了人脸超分辨技术，能将将图像或视频中的低分辨率人脸恢复到高分辨率，从而帮助提高人脸识别等基于人脸的技术的准确性。
本团队的这些研究成果具有原创性，能打破国内企业长期依赖国外技术局面，从总体上提高我国在人脸分析与识别领域的国际竞争力，也为我国生物特征识别及其相关产业发展起到了积极的推动作用。
技术指标资料/优势对比
相比于国际上最好的商用人脸识别引擎之一FaceVACS，项目团队的算法在人脸识别的多个应用领域具有明显的技术优势，以下项目团队举例说明：
（1）人脸素描画像识别：项目团队的算法取得99.47%的识别率（同等情况下FaceVACS的识别率是90.37%）
（2）跨年龄阶段人脸识别：项目团队的算法取得83.9%的识别率（同等情况下FaceVACS是78.9%），另外项目团队最新研制的跨年龄阶段人脸识别算法在同等情况下已能取得91.4%的识别率。
应用创造价值
本项目研究团队的研究成果转化的产品可在公安、金融等领域推广，可开发成身份认证/识别系统、智能视频监控系统、嫌疑人模拟画像比对系统、人脸识别考勤/门禁系统、黑名单监控系统等多种产品，如公安部门根据嫌犯模拟画像检索数据库内的图像以确定嫌犯身份、证件上照片与实际持证人图像比对以核实身份、海关或关键出入口智能视频监控系统，利用跨年龄阶段人脸识别技术根据当前照片检索被拐卖儿童历史照片等。
行业分类 : 安防监控
开发平台 :
交付形式 : 软件
性能参数 : 人脸素描画像识别：项目团队的算法取得99.47%的识别率（同等情况下FaceVACS的识别率是90.37%）
应用场景 : 在公安、金融等领域
