基于词包模型的人脸身份认证算法

作者：刘硕研; 王晓东; 王冰; 吕晓军

来源：交通运输系统工程与信息, 2013, (03): 85-90.

DOI：10.16097/j.cnki.1009-6744.2013.03.007

• 智能交通
• 人脸认证
• 词包模型
• 火车票实名制
• SIFT特征 intelligent transportation
• face verification
• bag-of-visual words
• real-name system for ticket
• scale invariant feature transform(SIFT) descriptors

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.

• 单位
  上海理工大学; 中国铁道科学研究院