人脸识别技术在“智慧南京”城市建设中的应用

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1、单位代码：10293密级：专业学位硕士论文论文题目：人脸识别技术在“智慧南京”城市建设中的应用学号1314080352姓名周宾导师张玲华专业学位类别工程硕士类型在职专业（领域）电子与通信工程论文提交日期2017年10月ApplicationofFacialRecognitionSysteminSmartNanjingProjectThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByBinZhou

2、Supervisor:Prof.LinghuaZhangOctober2017南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：日期：南京邮电大学学位论文使用授权声明本人

3、授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名：导师签名：日期：摘要人脸识别技术作为近几年人工智能领域的研究热点，经历了基于人脸几何特征、人脸图像特征建模、深度学习几个发展阶段。如今随着深度神经网络算法的发展，大大提高了人脸识别的准确率和精度，

4、使得这项技术真正走向商业化和实用化。在公共安全、智能安防、身份验证、智慧城市等领域，人脸识别技术都有广泛的应用。在南京市地铁智能监控项目中，基于深度学习的人脸识别技术，建设一套覆盖二号线的地铁视频监控告警系统，实现可靠的、高效的、具有以日常流动人员的人脸图像为基础数据来源的统计分析展示平台。利用AdaBoost算法，南京市地铁视频监控系统实现了人脸的自动检测、捕获、抓拍、筛选与存储；利用深度神经网络算法，将待查询的人脸图像与数据库中的图像进行比对分析，对进出地铁的人员身份进行比对与判别，可以有效甄别犯罪分子，提高地铁公共安全水平；动态人

5、像识别系统应用隐马尔可夫人脸识别算法，有效的提高了地铁监控视频拍摄的动态图像中人脸的识别效率，结合人脸分析比对系统，与抓拍人脸数据库，大大提高了案件侦破、交通出行的效率，为城市安全、公共交通顺利运行做出了重要保障。关键词：人脸识别，智慧南京，深度学习，人像分析比对IAbstractAtpresent,anewgenerationofinformationtechnologyistriggeringanewroundofindustrialchangesonaglobalscaleandhasbecomeanimportantforcei

6、npromotingeconomicandsocialdevelopment.Asaresearchhotspotinthefieldofartificialintelligenceinrecentyears,facerecognitiontechnologyhasattractedpeople'sattention.Facerecognitionhasexperiencedseveralstagesofdevelopmentbasedonfacegeometry,faceimagefeaturemodeling,anddepthlea

7、rning.Nowwiththedevelopmentofdeepneuralnetworkalgorithm,theaccuracyandaccuracyoffacerecognitionaregreatlyimproved,makingthistechnologytrulycommercialandpractical.Inthefieldsofpublicsecurity,smartsecurity,authentication,smartcityandotherfields,facerecognitiontechnologyhas

8、awiderangeofapplications.InthesubwayprojectinNanjingCity,intelligentmonitoring,facerecognitiontechnolog