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    我校信息工程学院生物特征识别研究取得新进展
    2013-12-16

    来源:科技处     点击次数:      字号:【        

     

            2013年12月,计算机科学与人工智能研究领域的国际顶级学术期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI,JCR一区,影响因子为4.79,五年影响因子为6.15)在线发表了由美国伊利诺伊大学香槟分校新加坡高等数字科学中心鲁继文博士、我校信息工程学院青年教师周修庄(责任作者)、新加坡南洋理工大学Yap-Peng Tan教授、我校信息工程学院尚媛园教授、清华大学周杰教授共同完成的研究论文─“Neighborhood repulsed metric learning for kinship verification”(基于邻域排斥测度学习的血缘关系识别, DOI: 10.1109/TPAMI.2013.134.)。  

            TPAMI在近几年计算机科学的人工智能领域所有JCR国际期刊中排名第一,是人工智能领域、计算机视觉领域最有影响力的国际学术期刊。该文提出了一种面向无约束环境下基于人脸图像的血缘关系识别新方法,主要学术贡献包括:大规模人脸血缘关系样本库的构建、有效度量家庭成员内在相似特性的距离测度学习、以及人脸血缘关系识别的评估。这项研究工作为今后的人脸血缘关系识别研究提供一个全新的思路和方向,在身份验证、社交媒体挖掘、社会失散人员寻找等方面有潜在的广泛应用。该项研究获得了国家自然科学基金、教育部博士点基金和北京市自然科学基金项目的资助。