【摘 要】
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为提高出入境自助通关系统中THFaceID人脸认证算法的性能,分析通关系统中的运行环境、旅客通关习惯等影响因素,针对模糊、多姿态和复杂光照下的现场人脸图像,提出一种多形状
【机 构】
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清华大学智能技术与系统国家重点实验室,清华大学信息科学与技术国家实验室,清华大学电子工程系
【基金项目】
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国家973重点基础研究发展计划基金项目(2013CB329403)
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为提高出入境自助通关系统中THFaceID人脸认证算法的性能,分析通关系统中的运行环境、旅客通关习惯等影响因素,针对模糊、多姿态和复杂光照下的现场人脸图像,提出一种多形状局部二值模式（multi shape local binary pattern,MS-LBP）特征,能够较好描述特殊结构的非矩形纹理,对多姿态人脸进行有效检测。使用异方差方式进行鉴别特征的提取,将现场照与备案照的特征向量变换到同一特征空间进行认证。实验结果表明,升级后核心算法的认证性能在FAR=0.001处比原版本系统有近20%的提高。
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