【摘 要】
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新冠背景下,越来越多的非接触式测温设备被投入使用。本文主要针对非接触式测温设备在对行人进行测温时存在的人力成本高、漏检误检、计算存储负担较高等问题,提出了一种基于人脸检测、行人跟踪与图像质量评价的视频人脸图像去重方法。该方法首先利用人脸检测算法准确识别视频帧中的人脸,然后利用行人跟踪算法得到人脸的移动轨迹,最后对轨迹中的多张人脸图像进行质量评价,并取质量最高的图像作为输出,从而达到去重效果。针对人
【基金项目】
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项目名称:面向公共卫生疫情防控的红外测温图像人工智能检测关键技术研究,项目编号:2020010602011989,计划类别:企业技术创新专项；
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新冠背景下,越来越多的非接触式测温设备被投入使用。本文主要针对非接触式测温设备在对行人进行测温时存在的人力成本高、漏检误检、计算存储负担较高等问题,提出了一种基于人脸检测、行人跟踪与图像质量评价的视频人脸图像去重方法。该方法首先利用人脸检测算法准确识别视频帧中的人脸,然后利用行人跟踪算法得到人脸的移动轨迹,最后对轨迹中的多张人脸图像进行质量评价,并取质量最高的图像作为输出,从而达到去重效果。针对人脸遮挡、采光较差等因素导致的漏检误检问题,设计了一种基于人脸判别网络和MTCNN的遮挡人脸重检测算法,通过对MTCNN网络输出结果进行二次判别,提高了检测精度。对于检测模型输出的人脸框,基于DeepSORT框架设计了行人人脸跟踪方案,并以在人脸重识别任务中训练的OSNet网络取代FasterRCNN模型,作为跟踪框架的重识别特征提取器,经测试可以有效提高行人人脸跟踪的准确性和实时性。对于跟踪模型得到的行人轨迹中的人脸图像,设计了一种基于TOPSIS方法的行人人脸图像综合质量评价算法,从像素质量、人脸姿态、人脸可识别性等多个角度出发对人脸图像进行质量评价,并基于该质量评价结果对人脸图像进行去重。在多个测温场景下的行人视频数据上进行了人脸去重实验,结果表明本文所设计的基于人脸检测、行人跟踪与图像质量评价的视频人脸图像去重方法具备优良的跟踪去重效果,并且具有较高的鲁棒性和实时性,可以大幅减小人力成本和设备计算存储负担。
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