胡瑞敏教授团队获第21届多媒体建模国际大会最佳学生论文奖

    继去年12月以行人重识别技术成果斩获国际泛太平洋多媒体大会全球唯一最佳论文奖之后，2015年1月4日至7日在澳大利亚悉尼召开的第21届国际多媒体建模(Multimedia Modeling，MMM)大会又传来喜讯，武汉大学计算机学院胡瑞敏教授团队成果“Coupled Discriminant Multi-Manifold Analysis (CDMMA) with Application to Low-Resolution Face Recognition”(基于耦合判别多流形分析的低分辨率人脸识别方法)获得大会最佳学生论文奖。该论文由武汉大学计算机学院国家多媒体软件工程技术研究中心博士研究生江俊君、胡瑞敏教授、韩镇讲师、陈亮博士生和陈军教授共同完成。

近年来国家投入3000多亿在全国660个城市开展平安城市视频监控专项工程建设，已建成全世界最大的视频监控网络，在维护城市安全及防控打击违法犯罪方面发挥着越来越重要的作用。传统刑事侦查过程中，侦查员以案发现场为中心，遵循时间和空间近邻原则提取并分析监控视频数据。但城市街区监控中，嫌疑目标一般距离监控摄像机较远，人物视频尺寸和分辨率非常低，难以实现有效目标的直接辨识。

低分辨率人脸识别技术（Low-Resolution Face Recognition，LRFR）是指利用已获取的低质量、低分辨率人脸图像识别其真实身份的技术。尽管现有人脸识别系统在理想环境下可取得较为满意的辨识结果，但是在实际视频监控应用中，由于拍摄环境不可控（姿势、光照、表情等变化）及监控对象距离监控摄像头较远等因素往往导致提取的人脸图像质量差、分辨率低，常规人脸识别方法的辨识效果也因此而急剧下降。

在国家自然科学基金重点项目、973子项、国家科技支撑计划子课题、公安部重点科技攻关项目的持续支持下，武汉大学计算机学院胡瑞敏教授团队针对监控环境下低质量、低分辨率人脸识别问题开展研究，重点分析单一对象在不同环境下（不同姿势、光照、表情等）提取的样本流形和多个对象之间的样本流形的构成机理及分布规律，建立流形间和流形内判别图模型，将原始高低分辨率人脸图像样本投影到一个具有判别性的公共空间，在此公共空间进行人脸对比与识别。提出的基于耦合判别多流形分析方法与传统低分辨率空间识别方法相比，在国际标准数据集上人脸识别率平均提升15%左右。

武汉大学计算机学院胡瑞敏教授团队多年专注于城市安防智能视频分析技术研究，提出并全程参与了国家“平安城市”重大工程建设的规划与实施工作，主持了全国第一个平安城市技术标准的制订工作。近年来，在面向监控环境的人脸超分辨率与识别方面取得显著成绩，人脸超分辨率领域国家发明专利数量稳居全国第一。主持研发的“刑事视频侦察数据分析系统”已广泛用于全国各地公安机关公安实战，在维护国家安全与稳定中发挥了重要作用。

国际多媒体建模大会是中国计算机学会重点推荐的多媒体研究领域最重要的学术会议之一，旨在促进在多媒体内容分析、多媒体信号处理与通信及多媒体应用与服务等方面的最新研究和应用成果交流，自1993年举办至今，历来受到国际学术界的广泛重视。