基于词包模型的人脸身份认证算法

摘要：

随着火车票实名制的不断推广,人工核实身份的验票方式已不能满足实际需求,鉴于此本文提出一种基于词包模型的人脸身份认证算法,通过人脸比对自动完成身份核实.首先提取每幅图像的尺度不变特征变换(SIFt)描述子；其次利用词包模型(BOVW)构建人脸的典型特征；随后训练SVM分类器,将同一人不同年龄段的图像作为同一类,针对同一人的类内相似性和不同人的类间差异性进行建模；最后通过SVM分类器分别对旅客图像和其身份证图像进行分类,根据所属类别的一致性判断是否属于同一人.实验结果表明,本算法能有效地进行身份认证,并且针对图像质量较低、光照情况不可控的情况仍可达到比较高的准确率.

关键词：智能交通、人脸认证、词包模型、火车票实名制、SIFT特征

所属期刊栏目：13

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：铁道部专项资金支持课题研究项目1119DZ4303;铁道科学研究院基金资助项目1151GC1103

在线出版日期：2013-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：85-90