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基于人脸图像的犯罪自动推理
来源: 日期:2019-07-21 阅读

    文章基于静态的人脸图像进行犯罪推理,判断图像人物是否为罪犯,该方法摒弃了人为观察的主观偏差。文章采用了1856张真实人物的标准身份证图片,均为年龄在1855岁的中国男性,无面部毛发,无面部疤痕等其他标记,其中730张为罪犯照片,其余为普通公众。利用LRKNNSVMCNN四种分类器进行二元分类,并对这些分类器与四种特征向量组合的13种案例进行10折交叉验证,最高分类准确率达到89.51%。研究表明,罪犯与非罪犯在眼角、嘴部和唇部周围的三个结构测量分布有明显区别,即上唇的曲率、眼睛内角距离以及由从鼻尖到嘴的两个角的射线所包围的角。文章证明了通过有监督的机器学习、数据驱动的人脸分类器能够做出可靠的犯罪推理。


Automated Inference on Criminality using Face Images.pdf



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