基于多任务卷积网络的参会人员人数统计算法

• 作者: 凌志祥 刘宇明 吴强 李辉 赵闻迪
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多任务 卷积神经网络 人脸对齐与检测 时空特征 人数统计
• 年，卷（期）: 2018,（z2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3685字
• 语种: 中文

摘要

室内会场由于其环境背景的复杂性和人员之间彼此的遮挡,是传统的人脸检测与人数统计的一个研究难点.针对云南电网视频会议中的人脸检测和人脸特征点回归,提出了一种优化之后的人数统计算法.基于多任务级联卷积神经网络,充分利用其任务间的差异性和相关性,融合了权重自学习模块,得到了多个网络层任务之间的最佳权重分布,提高了视频流中参会人员人脸对齐的实时性和准确性,改善了人数统计算法的检测效率;同时,利用视频流生成图像序列,引入多尺度的时空特征,实现帧间前后人员检测信息的关联标记,解决了图像帧间模糊的问题;并剔除了环境背景带来的间歇性干扰信息,从而判断出是否有人员被遮挡,进一步提升了算法的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李辉	云南电网有限责任公司电力调度控制中心	16	11	2.0	2.0
2	刘宇明	云南电网有限责任公司电力调度控制中心	6	42	2.0	6.0
3	凌志祥		1	4	1.0	1.0
4	吴强		1	4	1.0	1.0
5	赵闻迪		1	4	1.0	1.0