【摘 要】
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随着科技的飞速发展,传统身份识别方式的安全性受到了前所未有的挑战。人脸识别因具有较高的安全性,准确性和非接触性而受到广泛关注,并在金融、交通和刑侦等领域有了比较成熟的应用。目前多数的人脸识别系统需要用户以正脸近距离对准摄像头来配合识别,且应用场景比较简单,一次只能识别一个用户。为了改善用户体验,提升人脸识别系统的工作效率,本文设计了一个基于多视频流协同跟踪的人脸识别系统。该系统的识别过程无需用户配
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随着科技的飞速发展,传统身份识别方式的安全性受到了前所未有的挑战。人脸识别因具有较高的安全性,准确性和非接触性而受到广泛关注,并在金融、交通和刑侦等领域有了比较成熟的应用。目前多数的人脸识别系统需要用户以正脸近距离对准摄像头来配合识别,且应用场景比较简单,一次只能识别一个用户。为了改善用户体验,提升人脸识别系统的工作效率,本文设计了一个基于多视频流协同跟踪的人脸识别系统。该系统的识别过程无需用户配合,用户可以在一定范围内自由行走;且允许多个用户同时进行身份识别,缩短了用户的等待时间。本文主要研究了基于多视频流协同跟踪的人脸识别的相关算法,并进行了系统设计和实现。论文的主要工作如下:（1）为了提升视频流中多个行人的人脸图像聚类的准确率,使用人脸跟踪技术来辅助人脸图像的聚类,设计了一种改进的轻量级人脸跟踪算法LightFaceMOT。该算法将多目标跟踪模算法FairMOT用于多人脸跟踪,并将其主干网络换成轻量级的MobileNetv2,减少了网络的参数量和计算量,提升了人脸跟踪算法在CPU设备上的运行速度。（2）为了使用户能够在一定范围内自由行走且系统能够获得足够多的有利于提升人脸识别准确率的正脸图像,从多个角度来获取用户的人脸图像,并设计了一种多视频流协同的人脸识别算法。该算法首先对多个视频流中属于同一身份用户的人脸跟踪序列进行一一映射,然后对每个视频流中的人脸跟踪序列进行人脸图像优选,最后根据每个视频流中人脸跟踪序列的优选结果来协同进行人脸识别。（3）基于改进的轻量级人脸跟踪算法LightFaceMOT和多视频流协同的人脸识别算法,设计了基于多视频流协同跟踪的人脸识别系统的系统界面、总体架构和各主要模块的功能,并实现了一个基于多视频流协同跟踪的人脸识别系统。通过对系统进行准确性和实时性的测试结果可知,基于多视频流协同跟踪的人脸识别系统相比于单视频流无跟踪的人脸识别系统有更高的识别准确率,且系统的运行速度符合实时性要求,体现了各个模块算法设计的合理性。
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