基于多特征融合的轨道交通智能视频人像识别技术研究

• 作者: 冯云梅 史宏 沈海燕
• 来源期刊: 交通运输系统工程与信息
• 学科: 工学
• 关键词: 轨道交通 人像识别 多特征融合 智能视频 特征提取
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 智能交通系统与信息技术
• 页码范围: 58-61
• 分类号: TP29
• 字数: 3011字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-6744.2011.06.009

摘要

结合轨道交通客流特点和应用需求,在详细描述人像识别中的图像预处理、人像空间的建立及特征脸识别方法的基础上,研究了全局特征提取、Upper特征提取和Tzone特征提取方法.基于全局特征的识别方法通过提取人像的整体形状特征进行识别,易受表情、姿势、遮挡等的影响.基于Upper特征和Tzone特征在处理表情和遮挡等问题时,与基于全局特征的方法相比具有一定的优势,因此,本文对全局特征、Upper特征和Tzone特征进行了加权融合,提出一种基于多特征融合的人像识别方法.经京沪高速铁路部分车站试点验证,该方法能有效提高人像识别的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈海燕	中国铁道科学研究院电子计算技术研究所	21	63	4.0	7.0
2	史宏	中国铁道科学研究院电子计算技术研究所	20	148	8.0	11.0
3	冯云梅	中国铁道科学研究院电子计算技术研究所	10	38	3.0	6.0