基于素描對(duì)視頻的人臉識(shí)別研究
發(fā)布時(shí)間:2021-02-27 15:56
在公共安全領(lǐng)域查找關(guān)鍵人,需在視頻中比對(duì)素描進(jìn)行檢索.為此,改進(jìn)了僅依靠對(duì)素描和視頻數(shù)據(jù)中的人臉提取整體或者局部特征的識(shí)別算法,將人臉識(shí)別問題轉(zhuǎn)為人臉檢索問題,把這2種媒體數(shù)據(jù)表示為第3種數(shù)據(jù),即圖像列表.通過比較圖像列表完成最終的特征比對(duì).所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)擴(kuò)展了人臉識(shí)別的研究范圍,且支持多種媒體數(shù)據(jù)的檢索.對(duì)比人臉視頻分析融合系統(tǒng),對(duì)素描-視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行人臉識(shí)別,結(jié)果顯示,所提出算法的正確識(shí)別率和曲線下面積都有相應(yīng)提高,而等錯(cuò)誤率降幅顯著.
【文章來源】:北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2019,42(06)北大核心
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
素描-視頻人臉識(shí)別整體算法
Ada Boost算法流程
1)基于聚類(cluster)的假設(shè).對(duì)于與同一個(gè)查詢,相關(guān)的文檔傾向于聚在一起,因?yàn)樗鼈兣c不相關(guān)的文檔更相似.文中對(duì)于這一假設(shè)的解釋為:通過選擇一個(gè)適當(dāng)?shù)木垲惡瘮?shù),可以把相關(guān)的文檔從不相關(guān)的文檔中分離出來,把相關(guān)的文檔聚為一類(簇)或者幾類,在類內(nèi)包含的文檔比其他文檔更相關(guān),稱這樣的類為可信類.2)基于融合的假設(shè).基于相關(guān)文檔檢索到的不同排序列表之間重疊度很高,不相關(guān)文檔的不同列表之間重疊度很低.對(duì)于這一假設(shè)的解釋為:基于融合的假設(shè)可以用來識(shí)別可信類,即一個(gè)類中包含的相關(guān)文檔越多,那么這個(gè)類就越可信.
【參考文獻(xiàn)】:
碩士論文
[1]基于Adaboost的人臉檢測(cè)方法及眼睛定位算法研究[D]. 龍伶敏.電子科技大學(xué) 2008
本文編號(hào):3054458
【文章來源】:北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2019,42(06)北大核心
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
素描-視頻人臉識(shí)別整體算法
Ada Boost算法流程
1)基于聚類(cluster)的假設(shè).對(duì)于與同一個(gè)查詢,相關(guān)的文檔傾向于聚在一起,因?yàn)樗鼈兣c不相關(guān)的文檔更相似.文中對(duì)于這一假設(shè)的解釋為:通過選擇一個(gè)適當(dāng)?shù)木垲惡瘮?shù),可以把相關(guān)的文檔從不相關(guān)的文檔中分離出來,把相關(guān)的文檔聚為一類(簇)或者幾類,在類內(nèi)包含的文檔比其他文檔更相關(guān),稱這樣的類為可信類.2)基于融合的假設(shè).基于相關(guān)文檔檢索到的不同排序列表之間重疊度很高,不相關(guān)文檔的不同列表之間重疊度很低.對(duì)于這一假設(shè)的解釋為:基于融合的假設(shè)可以用來識(shí)別可信類,即一個(gè)類中包含的相關(guān)文檔越多,那么這個(gè)類就越可信.
【參考文獻(xiàn)】:
碩士論文
[1]基于Adaboost的人臉檢測(cè)方法及眼睛定位算法研究[D]. 龍伶敏.電子科技大學(xué) 2008
本文編號(hào):3054458
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