【快讯】2020年IAPR/IEEE生物特征识别冬令营第二日报告内容
本文由如下冬令营参与者完成：
包雯静，中国民航大学
李昊金，中国民航大学
编辑：徐金才、周婉婷-中科院自动化所
摄影：黄义妨，西安交通大学
IAPR/IEEEWinter School on Biometrics 2020于2020年1月12日在深圳金百合大酒店开幕，此次活动将由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和南方科技大学计算机系联合主办；本次冬令营感谢金牌赞助商平安科技、银牌赞助商开放智能机器（OPEN AI LAB），感谢学生差旅费赞助单位IAPR、IEEE和深圳市人工智能与机器人研究院。
本次冬令营将持续5天，面向青年学者、研究生和各企业相关从业者，邀请了14位生物特征识别领域的顶尖国际专家对行业内最新技术做报告，并安排了OpenCV动手实践，社交活动，海报展示等综合环节。报告内容包括人脸、虹膜、指纹、掌纹、步态、签名等生物特征的识别，以及移动端生物特征识别、反欺诈、特征数据保护等。
听完昨天的四场精彩报告，同学们热情高涨早早的来到了会场，期待今天的讲座开始。第一场报告由大阪大学的Yasushi Yagi教授以“Human Gait Analysis”为题向大家讲解生物特征之步态识别。在本次的报告中，Yagi教授主要从基于步态的身份识别（Identification，1:N）与身份认证（Verification，1:1）的区别、步态识别要解决的关键问题以及教授的团队对这些问题的解决方法、基于步态的年龄估计和用步态分析在数字娱乐方面的应用进行详细的介绍。
图1 Yagi教授为同学们讲解步态识别领域知识
步态识别相比于其他生物特征识别方法，最大的优势就是可以远距离进行识别，无需高分辨率图像。对于步态特征的提取，教授给我们介绍了它的提取流程，从原始的视频序列中先提取步态轮廓，再做归一化处理，然后计算步态周期，并用归一化的剪影序列合成步态能量图作为步态特征。在这里以OU-LP数据集为例，计算不同特征之间的欧式距离，同时就对步态类能量图的识别性能比较，GEI和FDF可以更好的表达步态信息，并且Yagi教授的团队在日本已经研究出一套步态识别系统用于犯罪侦查任务中。
步态识别存在的挑战包括视角变化、遮挡问题、步速变化、衣着和携带物的影响以及低采样率等问题。针对视角问题，Yagi教授给我们介绍了视角变换模型（VTM），利用奇异值分解的方法与subject无关的向量进行角度变换。但是在解决视角问题利用目前热门的CNN方法可以取得更好的识别率并且远远超过传统方法，因为基于VTM方法得预先知道角度信息再进行转换且角度变化受限，而基于CNN方法可以端到端进行步态识别。具体地，针对识别与认证两个任务，教授给我们介绍了CNN的两种不同的网络结构，并且可以用contrastive loss 和triple loss来缩小类内差异，扩大类间差异。遮挡问题中，如果注册集与验证集有缺失的部分都会导致识别失败，在这里Yagi教授介绍了regenerated gait 的方法来补全遮挡缺失的步态。在视频监控方面，介绍了SSGEI、GERF、PTSR等方法来解决步态识别中步行速度不同、衣着携带物变化以及低采样率等问题，并给出各种方法的对比实验结果。
在基于步态识别年龄估计应用上，介绍了年龄估计的相关工作，给出了深度学习的相关方法，并介绍了步态识别年龄估计数据库。
最后介绍了步态识别的创新性娱乐应用，通过精彩的视频展示了步态识别广阔的应用前景。
Yagi教授讲完后，同学们都很积极地问教授问题，与教授进一步交流学术上的问题。
图2 讲座结束后，Yagi教授为同学们解答疑惑
上午第二场由OpenCV开发团队的吴佳、贾志刚老师为大家介绍ARM硬件，大家连接由OPENAILAB提供的EAIDK-310硬件系统并开始初步尝试生物特征识别在ARM硬件上的应用。
下午由OpenCV开发团队的吴佳老师，OpenAILAB核心开发人员高锦炜带领大家一起学习OpenCV，并讲授如何使用OpenCV设计一个人脸识别系统。（在这里要感谢OpenCV（中国）团队的科研奉献，为广大从业者开源了如此便利和宝贵的硬件资源。）
图3 高锦炜老师介绍ARM板在领域内应用的挑战及Tengine加速
首先吴佳老师详细介绍了最新发布的OpenCV 4.x的特点和创新之处。随后，老师又向同学们讲解如何使用OpenCV来开发人脸识别系统，并给大家现场演示了用OpenCV实现的人脸特征识别系统，同学们看后都跃跃欲试。接下来由高锦炜介绍如何使用ARM板来开发生物识别系统，讲了用ARM板开发生物识别系统的挑战以及用Tengine来提高系统的效率。最后，在OpenCV开发团队的老师以及志愿者的带领下，大家开始使用OpenCV编程来建立一个生物特征识别系统。实践环节，老师和同学们面对面进行学习与交流。下午大家都在一起热烈讨论，团结协作，整场活动充满着知识碰撞的花火，同学们之间的关系进一步拉近了。
图4 5 6 生物特征识别系统实操环节
动手环节，通过建立一个人脸分类系统，使各位同学更深刻的理解框架，体会讲座的理论知识，也去感受生物特征识别硬件系统革新带来的便利。最后，再次感谢组织者的认真安排以及志愿者们的无私奉献。