基于CNN-FOA-SVM算法的地铁站人脸识别研究

摘要

地铁安全事故社会影响大,单纯依赖摄像头快速、准确搜索个人信息难度大,这使得人脸识别在地铁事故处理中具有广泛的应用。论文采用Viola-Jones算法检测人脸并进行人脸剪裁,并将剪裁后的人脸图像输入到CNN中对人脸表情特征提取。提取的人脸特征作为样本对FOA-SVM模型进行训练,获得用于人脸识别的FOA-SVM模型。将提出的FOA-SVM模型应用于现成的人脸数据库,结果表明该模型对人脸识别的准确率均在92%以上,同时人脸识别稳定性强,这对人脸识别在地铁运营中的应用具有一定的参考价值。