智慧园区环境下的多模态多核学习身份识别算法研究

摘要：

智慧园区的建设推动着企业与城市的发展,传统的园区管理方式已不再适用于产业融合创新的智慧园区.以曹家滩园区为例,设计智慧园区平台总体框架,针对园区中身份识别存在识别环境差、效率低、准确率低等问题,提出一种基于多模态多核学习的身份识别算法.所提算法将视频数据中的数据分为图像、音频,并采集个人信息的文本,并将三种模态的信息输入同一样本空间中,通过引入间隔约束的多核学习算法,保留不同模态的差异性和相似性,并进行特征融合与决策融合,最终采用分类器与评分机制输出身份识别结果.通过公开的视频数据集与曹家滩园区数据集进行实验,实验结果表明本文所提算法最高准确率达到97.2％,与传统算法相比有较大优势.

关键词：智慧园区、身份识别、多模态、多核学习

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市技术创新与应用发展专项重点资助项目;曹家滩矿井智能化项目

在线出版日期：2022-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：130-140