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人脸和步态特征注意力融合的身份识别方法

小型微型计算机系统 2024年第7期45卷 1695-1701页

作者：沈澍张文昊王汝传沙超丁浩南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023 江苏省无线传感网高技术重点实验室南京210023 江苏警官学院南京210031

真实的身份认证场景往往存在面部遮挡和远距离等难点,给人脸识别等传统识别方法带来挑战.步态识别等新型识别方法助力身份认证.步态识别适用于面部遮挡场景,且远距离时优于人脸识别.为了发挥人脸识别和步态识别在远距离遮挡下的互补作用... 详细信息

真实的身份认证场景往往存在面部遮挡和远距离等难点,给人脸识别等传统识别方法带来挑战.步态识别等新型识别方法助力身份认证.步态识别适用于面部遮挡场景,且远距离时优于人脸识别.为了发挥人脸识别和步态识别在远距离遮挡下的互补作用,本文提出了一种基于人脸和步态多模态融合的身份识别方法.该方法包括面向低分辨率和有遮挡场景的人脸识别模块、基于轻量化模型GaitLight的多视角步态识别模块、融合人脸和步态特征的注意力融合模块.人脸和步态融合数据集上的实验结果表明,提出的多模态方法在面部无遮挡和面部遮挡条件下,识别率均高于单模态方法和现有的多模态方法.两种条件下识别率分别达到98.5%和98.4%,高于人脸识别算法1.2%和7.1%.多模态识别方法既能满足日常识别需求,也适用于远距离遮挡下的身份识别,识别性能优于目前应用的人脸识别方案.

关键词：人脸识别步态识别注意力机制多模态融合身份识别视频视觉转换器

基于LSTM与CNN融合的智能手机步态身份识别

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大地测量与地球动力学 2024年

作者：王佳宇王庆孟晓林许九靖张凯东南大学仪器科学与工程学院

本文提出长短时记忆网络(long short-term memory, LSTM)与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相融合的步态身份识别模型，并利用该模型进行用户的身份识别。该模型可以自动提取活动特征，并使用少量的模型参数对活动特... 详细信息

本文提出长短时记忆网络(long short-term memory, LSTM)与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相融合的步态身份识别模型，并利用该模型进行用户的身份识别。该模型可以自动提取活动特征，并使用少量的模型参数对活动特征进行分类。实验结果表明，该模型识别准确率约为97.68%，损失值约为0.05，相较于其他模型身份识别率显著提高。

关键词：智能手机 LSTM CNN 身份识别

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基于Wi-Fi感知的多用户身份识别研究

物联网学报 2024年第1期8卷 111-121页

作者：魏忠诚陈炜董延虎连彬王巍赵继军河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038 河北省安防信息感知与处理重点实验室河北邯郸056038 河北工程大学水利水电学院河北邯郸056038

随着无线感知技术的发展,基于Wi-Fi的身份识别研究在人机交互和家居安防等领域备受关注。尽管基于Wi-Fi信号的身份识别已经取得了初步的成功,但是目前主要适用于用户独立行为场景,并发行为下的多用户身份识别仍然面临着一系列挑战,包括... 详细信息

随着无线感知技术的发展,基于Wi-Fi的身份识别研究在人机交互和家居安防等领域备受关注。尽管基于Wi-Fi信号的身份识别已经取得了初步的成功,但是目前主要适用于用户独立行为场景,并发行为下的多用户身份识别仍然面临着一系列挑战,包括用户之间的相互干扰以及模型鲁棒性差等问题。因此,提出了一种并发行为下多用户身份识别系统Wiblack,其核心思想是训练一个多分支深度神经网络(Wiblack-Net)来提取每个单用户的独特特征。首先,利用主干网络提取多用户之间的共同特征;然后,为每个用户分配一个二分类器以此判断给定群体中是否存在目标用户,在此基础上基于并发行为实现多个用户身份识别。此外,将Wiblack与多个独立的二分类模型和单个多分类模型进行对比实验,对运行效率和系统性能进行分析。实验结果显示,在同时识别3个用户身份时,Wibalck平均准确率达到了92.97%,平均精确度为93.71%,平均召回率为93.24%,平均F1值为92.43%。

关键词： Wi-Fi感知信道状态信息身份识别多人识别多分支深度神经网络

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基于深度学习的羊面部身份识别研究进展

内蒙古农业大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王光普宣传忠刘苏慧唐朝辉苏赫内蒙古农业大学机电工程学院内蒙古自治区草业与养殖业智能装备工程技术研究中心

随着人工智能技术的发展，基于深度学习技术的羊面部身份识别已得到深入研究，其在养殖场的应用可提高养羊业的智能化与精准化水平。该研究归纳了目前羊只身份识别的传统方法和生物特征方法，分析了利用羊脸生物特征实现羊只身份识别的... 详细信息

随着人工智能技术的发展，基于深度学习技术的羊面部身份识别已得到深入研究，其在养殖场的应用可提高养羊业的智能化与精准化水平。该研究归纳了目前羊只身份识别的传统方法和生物特征方法，分析了利用羊脸生物特征实现羊只身份识别的潜力，通过构建不同的深度学习网络模型实现羊脸身份识别，探讨了识别模型精度和稳定性提高的机理。论述了羊脸身份识别模型的轻量化和迁移学习研究，旨在增强识别模型在便携式设备上的部署能力，梳理了羊脸身份识别技术在羊只表情、品种识别等领域的拓展应用。在此基础上展望了羊面部身份识别技术的发展，需要进一步完善规模化的羊脸数据库，设计多视角的羊脸图像采集系统，研发先进的羊脸身份识别模型，解决跨生长周期的羊脸身份识别问题。研究可为规模化养殖场的羊脸身份识别研究提供理论参考。

关键词：深度学习身份识别规模化养殖精准畜牧业羊脸识别

基于注意力机制与自适应特征融合的群养猪身份识别

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软件导刊 2024年第6期23卷 25-31页

作者：韩丁磊陈晨 Steibel Juan Siegford Janice 韩俊杰王梦凡徐雷钧 Norton Tomas 江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013 Department of Animal Science Iowa State UniversityAmesIA 50010USA Animal Behaviour and Welfare Group Department of Animal ScienceMichigan State UniversityEast Lansing 48824USA Animal Behaviour and Welfare Group Department of Computational MathematicsScience and EngineeringMichigan State UniversityEast Lansing 48824USA Division of Measure Model&Manage Bioresponses(M3-Biores)KU LeuvenLeuven 30001Belgium

针对群养猪攻击过程中身体形变和重叠影响猪身份识别精度的问题,开发一种基于注意力机制和自适应特征融合的深度学习方法以提高猪身份识别精度。录制猪栏中8只猪每天8小时共3天的视频,并筛选含攻击的16830帧作为数据集。首先,采用ResNe... 详细信息

针对群养猪攻击过程中身体形变和重叠影响猪身份识别精度的问题,开发一种基于注意力机制和自适应特征融合的深度学习方法以提高猪身份识别精度。录制猪栏中8只猪每天8小时共3天的视频,并筛选含攻击的16830帧作为数据集。首先,采用ResNet50提取猪的卷积神经网络(CNN)特征;然后,采用特征金字塔网络(FPN)在ResNet50中选择3层不同尺度的特征,以优化这些特征的定位和语义信息;接着,采用自注意力机制提高这些特征的区分度,并采用自适应空间特征融合(ASFF)以融合不同尺度的特征;最后,利用卷积和Sigmoid函数相结合的检测器对猪身份进行识别。使用该方法后,猪身份识别的均值平均精度(mAP)达到95.59%,速度达到37.6 f/s。结果表明,该方法能够在攻击场景下有效识别猪身份,有助于将攻击识别从群体级细化为个体级。

关键词：群养猪身份识别注意力机制特征融合深度学习

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网络空间的未成年人身份识别与验证研究

信息通信技术与政策 2024年第1期50卷 45-52页

作者：谷晨冯金金傅山北京快手科技有限公司北京100085 中国信息通信研究院泰尔终端实验室北京100191 移动应用创新与治理技术工业和信息化部重点实验室北京100191

基于未成年人保护和个人信息保护的双重功能要求,研究网络空间的未成年人身份识别与验证方案。结合我国相关的法律法规,分析了未成年人身份识别的必要性和复杂性。在此基础上,充分梳理不同的业务场景,具体分析了未成年人身份识别的启动... 详细信息

基于未成年人保护和个人信息保护的双重功能要求,研究网络空间的未成年人身份识别与验证方案。结合我国相关的法律法规,分析了未成年人身份识别的必要性和复杂性。在此基础上,充分梳理不同的业务场景,具体分析了未成年人身份识别的启动方式,以及启动后如何合理识别未成年人身份的方案。

关键词：个人信息保护未成年人保护身份识别身份验证

睡眠监控中基于毫米波雷达心脏信号的非接触身份识别：一种深度卷积模型

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集成技术 2024年

作者：段玉龙胡巍黄毅陈垦中国科学院深圳先进技术研究院深圳市华屹医疗科技有限公司

使用毫米波雷达进行非接触式生命特征监测能够进行持续且不被察觉的身份验证，由于心脏运动受各种复杂因素影响，而调频连续波毫米波雷达在用户睡眠时能更好地对心脏数据进行监测和捕获。本文提出了一种基于心脏运动一维时序雷达信号的... 详细信息

使用毫米波雷达进行非接触式生命特征监测能够进行持续且不被察觉的身份验证，由于心脏运动受各种复杂因素影响，而调频连续波毫米波雷达在用户睡眠时能更好地对心脏数据进行监测和捕获。本文提出了一种基于心脏运动一维时序雷达信号的深度卷积神经网络身份识别的方法，并与LSTM、InceptionTime、LSTformer三种深度学习算法进行了性能对比与分析。在实验室采集到的人体静卧状态下心脏信号数据集上，各模型最终都能达到90%左右的分类精度。其中深度卷积神经网络InceptionTime准确率最高，但耗时最长，长短期记忆网络模型LSTM及LSTformer准确率较低，但耗时较短，本文提出的卷积神经网络模型准确率与InceptionTime相当，但计算耗时较短，在准确率和计算效率之间取得了平衡。

关键词：毫米波雷达深度学习身份识别

基于一维卷积神经网络的物联网终端非干扰身份识别方法

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吉首大学学报(自然科学版) 2024年第4期 26-31页

作者：杨萌淮北职业技术学院计算机科学技术系

针对物联网终端身份识别过程易受干扰的问题，设计了基于一维卷积神经网络的物联网终端非干扰身份识别方法.通过物联网终端内置的加速度传感器收集不同步态的加速度数据，并采用平滑与分窗处理进行预处理.利用步态数据融合模型分析用户... 详细信息

针对物联网终端身份识别过程易受干扰的问题，设计了基于一维卷积神经网络的物联网终端非干扰身份识别方法.通过物联网终端内置的加速度传感器收集不同步态的加速度数据，并采用平滑与分窗处理进行预处理.利用步态数据融合模型分析用户在不同行为-位置组合下的数据，再利用随机森林模型预测物联网终端的位置与用户行为.将行为与位置数据融合，得到步态融合数据，再将融合数据输入至构建的一维卷积神经网络模型中，经过迭代训练后输出用户的身份识别结果.实验结果显示，基于一维卷积神经网络的物联网终端非干扰身份识别方法在合适的模型参数条件下能够准确识别物联网终端用户身份.

关键词：卷积神经网络物联网终端非干扰身份识别步态数据行为-位置组合

基于声纹识别技术的机车司机身份识别与安全控制研究

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时代汽车 2024年第12期 187-189页

作者：田晓栋国能朔黄铁路发展有限责任公司机辆分公司

针对机车安全问题日益严峻的现状，为有效防止机车被他人非法驾驶，文章提出一种基于声纹识别技术的机车司机身份识别与安全控制解决方案。该方案通过构建机车司机声纹数据库，设计身份识别流程，制定安全控制策略等方式，实现对机车司... 详细信息

针对机车安全问题日益严峻的现状，为有效防止机车被他人非法驾驶，文章提出一种基于声纹识别技术的机车司机身份识别与安全控制解决方案。该方案通过构建机车司机声纹数据库，设计身份识别流程，制定安全控制策略等方式，实现对机车司机身份的准确识别。研究表明，声纹识别系统能够自动有效地判断机车乘坐人员身份，防止非法人员驾驶；结合多生物特征、行为分析、数据加密等辅助措施，可进一步增强系统安全性、抗欺骗性与可靠性。

关键词：机车安全声纹识别身份识别安全控制