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具有遮挡鲁棒性的监控视频人脸再识别算法
文献摘要：
传统身份识别技术需要将待识别人员信息预先录入,同时未考虑识别过程中的遮挡问题,不能满足公共场所基于监控视频的再识别需求.现有行人再识别算法多依赖于服饰等外观特征,难以进行长期追踪与再识别.针对以上问题,本文提出了一种对遮挡具有鲁棒性的人脸再识别算法.首先,对监控视频中的人脸进行检测与对齐,并判断人脸中存在的遮挡位置;其次,根据遮挡位置查找掩码字典并选择对应掩码,再用掩码排除遮挡元素;最后,使用注意力机制对多帧图片分配权重以更新特征,再使用分区域匹配方法得到识别结果.为验证该方法的有效性,本文分别在COX数据集和人工合成遮挡的数据集上对所提方法进行了测试.其中,在COX数据集上的rank-1准确率为95.2％,在合成遮挡的数据集上rank-1准确率为73.0％,相比现有方法有明显优势.
文献关键词：
深度学习;人脸再识别;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
张博;赵巍;段鹏松;武琦
作者机构：
郑州大学网络空间安全学院,河南郑州450002;郑州大学汉威物联网研究院,河南郑州450002
文献出处：
引用格式：
[1]张博;赵巍;段鹏松;武琦-.具有遮挡鲁棒性的监控视频人脸再识别算法)[J].信号处理,2022(06):1202-1212
A类：
人脸再识别
B类：
监控视频,识别算法,身份识别,别人,录入,识别过程,遮挡问题,公共场所,行人再识别,服饰,外观特征,行长,对齐,挡位,掩码,码字,字典,注意力机制,多帧,分配权重,更新特征,匹配方法,COX,人工合成,rank
AB值：
0.340219
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