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申报2015年度国家科学技术奖项目公示
2014-12-15 | 【 【打印】【关闭】

  根据《中国科学院发展规划局关于报送2015年度国家科学技术奖推荐项目材料的通知》要求,申报2015年度国家科学技术奖项目需要在本单位网站进行公示,现将我所拟申报2015年度国家科学技术奖项目进行公示,公示期: 2014 年 12 月 17 日至  2014 年 12 月 26 日。任何单位和个人若对申报项目有异议,可在2015年12月26日前,以书面形式送交科研处,并签署真实姓名,注明联系方式,否则不予受理。 

  联系人及联系电话:吴金凤,62601116 

  项目名称:视觉模式的局部建模及非线性特征获取理论与方法研究 

  推荐单位:中国科学院 

  候选人(含排序): 

  陈熙霖,山世光,高 文,王瑞平,柴秀娟 

  项目简介(不超1200字): 

  该项目属于模式识别和计算机图像处理领域。图像、视频等视觉信息的有效建模是模式识别、计算机图像处理和计算机视觉的核心问题。成像过程中成像条件、成像对象的变化会导致物体表观的显著变化。视觉模式的建模就是要获取其中反映本质特性的描述,从而为解决后续识别、检索等应用中的瓶颈问题提供基础性的支撑。本项目围绕这一基础性问题进行了长达十余年的系统研究,取得的主要研究成果如下: 

  1. 提出了人类视觉特性启发的局部模式建模方法。借鉴人类视觉的选择性响应特性和感受器的相对性特性,提出了仿初级感受野特性和反映视感知相对性的局部特征描述方法,在包括人脸识别、人体识别、纹理分析、目标检测与跟踪等方面得到了广泛的应用。 

  2. 提出了视觉内在非线性信息的提取与度量方法。通过对数据分布流形的学习,获取视觉信息的非线性结构,从而获得数据分布的本征维度。在此基础上,建立了流形间的对齐和距离度量方法。上述方法在图像集合、视频识别以及超分辨率等方面获得了广泛的应用。 

  3. 提出了逆成像过程分析的建模方法。通过分析成像过程,对光照、姿态等影响成像结果的过程建模,进而通过逆过程分析,获得稳定的特征表示,并在光照补偿、跨姿态识别等方面得到了广泛的应用。 

  上述成果从生理与心理(仿生生物视觉系统)、数学(统计与流形几何)和成像机理(光学成像与射影几何)等三个视角出发,对视觉模式建模这一基础科学问题进行了系统深入的探索,其价值在于有力地推进了这一问题的解决和相应学科发展。具体而言:(1)从仿生生物视觉系统的角度,借鉴人类生物视觉系统的“局部视觉编码”特性,提出了多种局部视觉模式建模方法,丰富了局部编码范式,从而推进了“视觉表示”这一基础科学问题的研究。(2)从流形几何的角度,提出了高维视觉数据内在非线性本征维度提取方法,以及相应的流形距离度量方法,逐渐引领形成了一个新的“流形表示与度量”分支研究方向。(3)从光学成像的角度,提出了若干逆成像过程分析的建模方法,实现了对“变异”数据的“校正”,有效地提高了视觉识别对光照、姿态变化的不变性(鲁棒性)。 

  研究成果所发表的20篇主要论文中,包括IEEE Trans. on PAMI,IEEE Trans. on Image Processing等CCF A类刊物论文5篇,ICCV, CVPR等CCF A类会议论文6篇。据Google Scholar统计:这20篇论文被引3440次,其中八篇代表性工作被引2422次,单篇最高被引594次;截至2014年4月份,WOS(Web of Science,含SCI和CPCI)统计:他引1241次,其中八篇代表性工作WOS他引827次,单篇最高WOS他引215次;SCI统计:他引687次,其中八篇代表性工作SCI他引445次,单篇最高SCI他引100次。此外,研究成果获得发明专利授权7项。 

  在成果产业化方面,通过为企业提供核心技术,项目的研究成果已经得到了广泛的实际应用。其中,银晨科技采用本项目研究的面部比对核心技术,应用于公安部出入境管理局,有效地遏制了多重身份泛滥的问题;百度在其公益项目“百度寻人”平台中采用了项目组免费提供的人脸识别技术,取得了良好的社会效益。 

  主要完成人情况表: 

  第一完成人:陈熙霖 

  技术职称:研究员 

  工作单位:中国科学院计算技术研究所 

  完成单位:中国科学院计算技术研究所 

  对本项目技术创造性贡献: 

  是发现点一、二、三的主要贡献者之一。作为项目的主要规划者和研究者,对项目的总体布局进行规划,同时作为主要研究者之一与其他合作者共同完成了该项目绝大部分的研究工作,包括多种局部表达方法、流形建模与距离度量方法、姿态估计与校正方法等。是除代表性论文四之外的其他七篇代表性论文的共同作者。 

  曾获国家科技奖励情况: 

  2005年国家科技进步二等奖(人脸识别理论、技术、系统及其应用,排名第四) 

  2012年国家科技进步二等奖(数字视频编解码技术国家标准AVS与产业化应用,排名第六) 

  第二完成人:山世光 

  技术职称:研究员 

  工作单位:中国科学院计算技术研究所 

  完成单位:中国科学院计算技术研究所 

  对本项目技术创造性贡献: 

  是发现点一、二、三的主要贡献者之一。协助第一完成人进行项目总体设计和规划。从理论、方法和技术各个层面,与项目其他参与人合作提出多项创新方法,包括多种局部模式建模方法、流形建模与距离度量方法、光照处理和姿态估计校正方法等。是代表性论文四“Illumination Normalization for Robust Face Recognition against Varying Lighting Conditions”的第一作者,六篇代表性论文的第二作者,一篇代表性论文的第三作者。 

  曾获国家科技奖励情况: 

  2005年国家科技进步二等奖(人脸识别理论、技术、系统及其应用,排名第三) 

  第三完成人:高文 

  技术职称:教授 

  工作单位:北京大学 

  完成单位:北京大学 

  对本项目技术创造性贡献: 

  是发现点一、二、三的主要贡献者之一。是该项目的最初发起者和主要规划者,对项目的总体布局实施进行规划指导,同时作为主要研究者之一与其他合作者共同完成了该项目绝大部分的研究工作,包括多种局部模式建模方法、流形建模与距离度量方法、光照处理和姿态估计校正方法等。是除代表性论文六之外的其他七篇代表性论文的共同作者,指导第二、四、五完成人完成其博士论文。 

  曾获国家科技奖励情况: 

  2006年国家技术发明二等奖(高效数字视频编解码技术及其在国际标准与国家标准中的应用,排名第一) 

  2012年国家科技进步二等奖(数字视频编解码技术国家标准AVS与产业化应用,排名第一) 

  第四完成人:王瑞平 

  技术职称:副研究员 

  工作单位:中国科学院计算技术研究所 

  完成单位:中国科学院计算技术研究所 

  对本项目技术创造性贡献: 

  是发现点二的主要贡献者之一。从攻读博士学位开始参与“视觉模式的局部建模及非线性特征提取理论与方法”的研究,主要工作集中在视觉内在非线性信息的提取与度量方法方面,是代表性论文八“Manifold-Manifold Distance with Application to Face Recognition based on Image Set”的第一作者。 

  曾获国家科技奖励情况: 

  无 

  第五完成人:柴秀娟 

  技术职称:副研究员 

  工作单位:中国科学院计算技术研究所 

  完成单位:哈尔滨工业大学 

  对本项目技术创造性贡献: 

  是发现点三的主要贡献者之一。从攻读博士学位开始参与“视觉模式的局部建模及非线性特征提取理论与方法”的研究,主要工作集中在基于局部线性回归的姿态不敏感的人脸识别方面,是代表性论文七“Locally Linear Regression for Pose Invariant Face Recognition”的第一作者。 

  曾获国家科技奖励情况: 

  无 

  代表性论文专著目录: 

  [1] Wenchao Zhang, Shiguang Shan, Wen Gao, Xilin Chen, Hongming Zhang. Local Gabor Binary Pattern Histogram Sequence (LGBPHS): A Novel Non-Statistical Model for Face Representation and Recognition. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), vol. 1, pp. 786-791, 2005. 

  [2] Baochang Zhang, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao. Histogram of Gabor Phase Patterns (HGPP): A Novel Object Representation Approach for Face Recognition. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 16, no. 1, pp. 57-68, 2007. 

  [3] Wen Gao, Bo Cao, Shiguang Shan, Xilin Chen, Delong Zhou, Xiaohua Zhang, Debin Zhao. The CAS-PEAL Large-Scale Chinese Face Database and Baseline Evaluations. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part A- Systems and Humans, vol. 38, no. 1, pp.149-161, 2008. 

  [4] Shiguang Shan, Wen Gao, Bo Cao, Debin Zhao. Illumination Normalization for Robust Face Recognition against Varying Lighting Conditions. IEEE International Workshop on Analysis and Modeling of Faces and Gestures, pp.157-164, 2003. 

  [5] Jie Chen, Shiguang Shan, Chu He, Guoying Zhao, Matti Pietikainen, Xilin Chen, Wen Gao. WLD: A Robust Local Image Descriptor. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.32, no.9, pp.1705-1720, 2010. 

  [6] Shufu Xie, Shiguang Shan, Xilin Chen, Jie Chen. Fusing Local Patterns of Gabor Magnitude and Phase for Face Recognition. IEEE Transactions on Image Processing, vol.19, no.5, pp.1349-1361, 2010. 

  [7] Xiujuan Chai, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao. Locally Linear Regression for Pose Invariant Face Recognition. IEEE Transactions on Image Processing, vol.16, no.7, pp.1716-1725, 2007. 

  [8] Ruiping Wang, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao. Manifold- Manifold Distance with Application to Face Recognition based on Image Set. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2940-2947, 2008. 

 
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