基于多任务卷积网络的参会人员人数统计算法

刘宇明; 凌志祥; 吴强; 赵闻迪; 李辉

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基于多任务卷积网络的参会人员人数统计算法

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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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来源
《计算机应用》 |2018年第a02期|51-54|共4页
作者
刘宇明; 凌志祥; 吴强; 赵闻迪; 李辉;
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作者单位

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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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
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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