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研究成果

2016年度实验室获奖成果

撰稿：摄影：发布时间：2017年01月10日

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。

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