基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2019年第10期
论文作者：石春鹤 吴成东
文章页码：1376 - 2771
关键词：车脸识别;视频处理;车牌识别;非负矩阵分解;稀疏表示;
摘 要：为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0. 987 5与0. 04,并满足实时性要求.
石春鹤1，吴成东2
1. 东北大学信息科学与工程学院2. 东北大学机器人科学与工程学院
摘 要：为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0. 987 5与0. 04,并满足实时性要求.
关键词：车脸识别;视频处理;车牌识别;非负矩阵分解;稀疏表示;
