简介概要

基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法

来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2019年第10期

论文作者:石春鹤 吴成东

文章页码:1376 - 2771

关键词:车脸识别;视频处理;车牌识别;非负矩阵分解;稀疏表示;

摘    要:为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0. 987 5与0. 04,并满足实时性要求.

详情信息展示

基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法

石春鹤1,吴成东2

1. 东北大学信息科学与工程学院2. 东北大学机器人科学与工程学院

摘 要:为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0. 987 5与0. 04,并满足实时性要求.

关键词:车脸识别;视频处理;车牌识别;非负矩阵分解;稀疏表示;

<上一页 1 下一页 >

相关论文

  • 暂无!

相关知识点

  • 暂无!

有色金属在线官网  |   会议  |   在线投稿  |   购买纸书  |   科技图书馆

中南大学出版社 技术支持 版权声明   电话:0731-88830515 88830516   传真:0731-88710482   Email:administrator@cnnmol.com

互联网出版许可证:(署)网出证(京)字第342号   京ICP备17050991号-6      京公网安备11010802042557号