1．项目背景 随着信息技术以及机器智能的飞跃发展，人类生活的智能、舒适和安全程度日益提升。机器的智能视觉模式识别能力，无论在公共安全、医疗教育、企业管理还是在智能家居服务、个人消费等领域都有广阔的应用前景。但现有的机器视觉系统难以对来源不同的视觉模式进行全面的描述、有效的融合和准确的识别。在此背景下，如何能针对已有的或潜在的社会应用，大幅度提升计算机对多源视觉模式的描述、理解、识别和处理能力，是机器智能进一步融入和更好地服务人类生活的重要基础，同时也能为“智慧城市”、“安全城市”的建设提供有力的技术支撑。 2．主要内容与关键创新点 针对目前大数据环境下视觉模式复杂多样、来源不一、实时变化等特点，本项目在视觉模式识别领域的特征描述、多源多特征融合、智能学习、智能识别与应用等四个方向进行了集中探索并实现了相关领域的理论创新与技术突破。本项目创造性地提出了基于稀疏正则化的、面向不同来源、不同特征类型的视觉模式描述与融合框架，并历经十余年的深入研究，取得了一系列基本理论创新和技术应用成果。 1）在视觉模式的特征描述方面，本项目提出了不依赖于视觉模式结构先验知识的特征描述思想；设计了不局限于特定空间和区域局部信息的视觉模式几何特征；提出了基于稀疏正则化技术对特征提取区域进行划分和评价的方法。 2）在视觉模式的多源多特征融合方面，本项目针对视觉模式的多种描述特征具有互补性这一特点，构建了面向几何特征、局部统计特征和全局统计特征的特征评价模型，实现了基于稀疏正则化的多特征降维融合；提出了不依赖于场景内容的视觉模式特征匹配方法；提出了基于稀疏正则化的多源图像信息低维度稀疏融合的新方法。 3）在视觉模式的智能学习方面，针对视觉模式实时变化的特性，提出了基于在线稀疏学习技术对视觉模式的时间变化进行实时建模和补偿的方法，实现了对视觉模式描述的动态更新； 4）在视觉模式的智能识别与应用方面，将上述创新点应用于人脸识别技术，显著增强了人脸特征集合对光照、表情、姿态及年龄的鲁棒性，提升了人脸检测速度和识别正确率，并与上海洪剑智能科技有限公司联合开发了多型人脸识别门禁、考勤和通关系统。 3．创新的科学与技术应用价值 本项目所取得的成果，有力推进了视觉模式识别领域的研究，共发表学术论文101篇，其中SCI收录18篇，EI收录97篇，出版专著2部，累计他引次数1082次；获得专利授权15项，申请发明专利公开10项，软件著作权7项。通过上海交通大学与上海洪剑智能科技有限公司的产学研一体化合作，推进了项目成果在人脸识别技术上的转化，研发了多款门禁、考勤和通关系统，并成功应用于江苏宜兴监狱、大连山看守所等多种公安场所，以及上海昌润投资发展有限公司、嘉荣物业管理有限公司等多家企业、住宅小区的门禁管理和安防安保，取得1.2亿的直接经济效益和超过1.4亿的间接经济效益，同时也在提升社会整体安全水平、维护社会和谐稳定发展方面产生了巨大的社会效益。