基于改进稠密网络的视频监控人脸识别算法研究

摘要：

为了提升视频监控中的人脸识别能力,研究利用运动历史图像算法来实现人体跟踪,提出了一种改进稠密网络.在结果中显示,研究采用的人体跟踪算法的跟踪准确率高达 99.5%,同时提出的识别算法的识别准确率能够稳定在 99.7%以上,且能够针对不同表情特征的人脸表现出较高的识别准确率.以上结果表明,改进稠密网络能够有效提升视频监控人脸识别能力,对城市监控的智能化发展具有重要意义.

关键词：视频监控、运动历史图像算法、改进稠密网络、人体跟踪、人脸识别

所属期刊栏目：8

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2024-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：89-93