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2016年度实验室获奖成果
时间:2017-01-10 08:34:00      点击 :次      来源:      收藏

1)视觉模式的局部建模及非线性特征获取理论与方法研究
在视觉模式建模与视觉特征研究方面,“视觉模式的局部建模及非线性特征获取理论与方法研究”荣获国家自然科学奖二等奖(第一完成单位)。

该成果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。
 
2)网络交易支付系统风险防控关键技术及其应用
在基于虚拟技术的新型网络服务器的研究方面,与同济大学、支付宝(中国)网络技术公司、东华大学合作完成的“网络支付系统风险防控关键技术及其应用”项目,获得了2016年度国家科学技术进步二等奖。

网络交易支付已成为新的经济金融重要组成部分之一,对国民经济的可持续健康发展具有重大战略意义。与此同时交易支付欺诈问题也呈现爆炸性增长趋势,以身份认证为核心的防御技术难于应对,严重威胁网络交易支付的健康发展。本项目在没有国内外成功经验借鉴下,在国家863计划等重大项目支持下,以行为证书与认证机制为创新核心,从无到有构建了网络交易支付系统风险防控技术体系,研制了大规模分布式的交易支付风险实时防控平台与专用设备,使得我国在该领域的技术水平处于国际领先,极大地提升了中国在互联网产业的国际地位。项目主要创新如下:
(1)系统提出了网络交易支付系统的LPN模型及行为分析理论,突破了系统动态交互语义的形式表达瓶颈,支持多业务主体交互的行为可预期性分析,精确定位业务流程漏洞,验证系统的健壮性、责任与证据等交互性质,解决了系统交互行为性质分析难题;
(2)在国际上首次提出基于行为证书的系统行为辨识方法。建立了用户行为数据采集的标准规范,提出了用户行为模式挖掘的要素路径和统计学习方法,构建了基于PN等模型的行为证书及其认证系统,实现了系统行为精确辨识,有效解决了身份盗用和交易欺诈甄别难题;
(3)突破了在线交易规则审核实时性差、误检率高的技术瓶颈,提出了基于隐马尔可夫的在线交易过程模型挖掘方法,发展了在线交易行为监控认证的同步行为集解析方法和技术,在线捕获和阻止风险交易,解决了交易行为瞬时辨识难题;
(4)攻克了大规模、高并发、强实时交易支付风控平台中的若干关键难题,研发了多队列实时并发的风控平台技术与专用设备,首创了设备、行为、业务三位一体的分层风控机制,解决了并发交易支付风控难题,在有效支撑高并发支付业务的同时,显著降低了案件识别时间。
本成果获得68项授权发明专利;10项国际PCT;8项行业标准;17项软件著作权;71篇论文,其中ACM、IEEE系列汇刊12篇,获ACM MobiHoc 2014唯一最佳论文奖(国内学者首次获得)。

上海信息安全测评中心检测报告表明:可信平台的交易直接放行率为90.518%;案件识别系统进行交易风险识别的平均响应时间为65ms。平台资损率等关键指标优于国际同类平台最好水平。本成果由教育部组织专家鉴定认为:行为认证技术达到了国际领先水平。英国皇家工程院士Asoke Nandi评价本成果:提出了具有原创性的网络交易风险防控的行为认证理论和技术。
本成果服务上海浦东国家电子商务综合创新实践区,在支付宝、快钱等国内第三方支付企业得到成功应用,服务21个国家和地区的3亿多支付宝实名用户。近三年本成果的应用共为支付宝保护资金(减少资金损失)171.29亿。