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题名基于多任务卷积网络的参会人员人数统计算法
被引量：5
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作者
刘宇明
凌志祥
吴强
赵闻迪
李辉
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机构
云南电网有限责任公司电力调度控制中心
中科院成都信息技术股份有限公司
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第A02期51-54,共4页
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文摘
室内会场由于其环境背景的复杂性和人员之间彼此的遮挡,是传统的人脸检测与人数统计的一个研究难点。针对云南电网视频会议中的人脸检测和人脸特征点回归,提出了一种优化之后的人数统计算法。基于多任务级联卷积神经网络,充分利用其任务间的差异性和相关性,融合了权重自学习模块,得到了多个网络层任务之间的最佳权重分布,提高了视频流中参会人员人脸对齐的实时性和准确性,改善了人数统计算法的检测效率;同时,利用视频流生成图像序列,引入多尺度的时空特征,实现帧间前后人员检测信息的关联标记,解决了图像帧间模糊的问题;并剔除了环境背景带来的间歇性干扰信息,从而判断出是否有人员被遮挡,进一步提升了算法的准确性。
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关键词
多任务
卷积神经网络
人脸对齐与检测
时空特征
人数统计
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Keywords
multi-task
Convolutional Neural Network(CNN)
face alignment and detection
spatial-temporal feature
people counting
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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