面部图像安全特征的多属性融合分析

• 作者: 吕超贤 张赛男 李千目 桑笑楠 董潇
• 来源期刊: 网络空间安全
• 学科: 工学
• 关键词: 道路交通 深度学习 安全特征 面部属性分析 公共安全
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 密码技术与应用
• 页码范围: 73-82
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5389字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9456.2019.04.013

摘要

以道路交通场景下的监控图像为研究对象,提出了基于深度学习的面部图像安全特征的多属性融合分析方法.将人脸检测模块与属性分析融合,实现了端到端的人脸检测和年龄、性别属性分析.经过改进和完善,最终实现了对一组图片进行自动地人脸区域检测、年龄预测、性别预测的功能,并将结果反映在图片上,更具可观性.针对该场景下机动车驾驶人员进行面部图像安全特征的多属性融合分析,在突发违章违法事件时自动获取驾驶人员的身份信息,有助于维护社会公共安全.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李千目		169	1365	19.0	28.0
2	吕超贤		3	5	1.0	2.0
3	桑笑楠		3	9	1.0	3.0
4	董潇		2	2	1.0	1.0
5	张赛男		1	1	1.0	1.0