【摘 要】
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为了高效地完成实名制铁路车票的验票流程,提出1种基于旅客面部Gabor特征的身份认证算法。采用二维Gabor滤波器提取人脸图像的Gabor特征,并对这些特征进行变换和重组;对重组
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院,中国铁道科学研究院电子计算技术研究所
【基金项目】
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国家“八六三”计划项目(2009AA11Z211);铁道部专项资金支持课题研究项目(J2011X007);上海市教委重点学科建设项目(J50503);中国铁道科学研究院行业服务技术创新项目(1151GC1103)
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为了高效地完成实名制铁路车票的验票流程,提出1种基于旅客面部Gabor特征的身份认证算法。采用二维Gabor滤波器提取人脸图像的Gabor特征,并对这些特征进行变换和重组;对重组后得到的特征矩阵进行类内差和类间差运算,获得初始样本,并运用主成分分析法进行样本降维,构造出支持向量机分类器,从而通过支持向量机分类器实现旅客身份的认证。在F-Gnet人脸图像库上的实验结果表明,该算法的正确认证率可达94.14%,且对光照与人脸表情变化具有鲁棒性。
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