基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
现如今的视频监控技术在交通和安全领域已经得到了广泛的应用,其中人脸识别在视频监控中是一个重要的研究内容.与静态图像相比,基于视频图像序列的人脸识别具有更大的灵活性,由于监控视频中的人处于移动状态,通过摄像头截取得到的人脸图像可能存在模糊,分辨率较低等情况.为了提高对监控视频中低分辨率人脸图像信息处理的准确率,首先通过超分辨率迭代重构方法将低分辨率图像重构为高分辨率图像,然后利用Harr-Like特征和Adaboost算法构造一些弱分类器实现对人脸的检测,最后通过主成分分析法进行数据降维完成人脸识别.利用校园内实际监控视频进行实验,实验结果证明用超分辨率迭代重构后的人脸图像进行识别的准确率明显优于直接进行PCA的传统方法.
推荐文章
基于LLE算法的人脸识别方法
子空间分析
局部线性嵌入
非线性降维
人脸识别
一种基于融合深度卷积神经网络与度量学习的人脸识别方法
多Inception结构
深度卷积神经网络
度量学习方法
深度人脸识别
特征提取
损失函数融合
基于PCA的人脸识别方法的比较研究
PCA
人脸识别
2DPCA
PCA+2DPCA
基于SVD和LDA的人脸识别方法
人脸识别
奇异值分解
线性鉴别分析
反向传播神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种基于监控视频的有效的人脸识别方法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 智能视频监控 超分辨率重构 人脸识别 Haar特征 PCA算法
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 59-61,66
页数 4页 分类号 TP301
字数 2557字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.12.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王夏黎 长安大学信息工程学院 15 65 5.0 7.0
2 武琦 长安大学信息工程学院 3 5 2.0 2.0
3 王博学 长安大学信息工程学院 3 5 2.0 2.0
4 赵晓娜 长安大学信息工程学院 3 5 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (29)
共引文献  (68)
参考文献  (12)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (1)
二级引证文献  (0)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2001(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2002(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2003(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2004(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2010(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
智能视频监控
超分辨率重构
人脸识别
Haar特征
PCA算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导