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随着人脸识别技术的不断进步以及人脸卡口的大范围且密集的部署, 本文针对团伙犯罪案件侦察这一应用场景, 对人脸卡口数据进行深入挖掘, 探究其中行人间的共现关系, 获取所关注的嫌疑人的现实社交网络, 锁定团伙其余人员. 经过实验比对和论证, 本文使用Chinese Whispers聚类算法对行人节点进行识别, 通过Faiss加速邻接边的构建, 加速图的初始化步骤, 解决其聚类效率低下的问题. 在此基础上, 使用共现频次和Apriori算法中的置信度挖掘行人间的共现关系, 构建行人共现关系图谱. 相似文献
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针对人脸识别系统中出现的通过照片或视频“欺诈”解锁问题,提出一种活体检测方法,通过随机指令判断被检测对象是否为真人。利用HOG特征和随机森林算法对摄像头采集的图像进行人脸检测,预测脸部68个特征点位置,把68个特征点位置和脸部位置的相对位置归一化后作为姿态的特征,提取的姿态特征与SVM分类器相结合,训练出分类效果较好的头部姿态估计分类器。通过多次实验,对特征提取方法进行优化,进一步提高检测准确率。最后,使用随机互动式命令序列对被检测人发出指令,实现活体检测。该方法对头部姿态估计具有较高的鲁棒性,并且可以有效地防范照片和视频认证攻击。 相似文献
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