【摘 要】
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由于目前公共场所监控仅仅作用于危险事件发生以后,无法在危害公共安全的事件发生以前采取相应措施,因此本文研究注重于将微表情识别应用到人工智能当中,将监控设备的作用从被动转为主动,有效减少公共安全事件的发生给社会带来的严重后果.本文采用CASME和CASMEⅡ两个微表情数据集为基础资料,将其中的微表情输入到安防系统当中,运用深度学习方法,在视频监控中出现危害公共安全的微表情时,向公安人员发出预警信号并进行跟踪防止恐怖事件的发生.研究发现,该方法可以在很大程度上减少恐怖事件的发生,实现了侦察效率大幅提升,并且其
【机 构】
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广州理工学院 广东 广州 510540;广州理工学院 广东 广州 510540;广州理工学院 广东 广州 510540;广州理工学院 广东 广州 510540
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由于目前公共场所监控仅仅作用于危险事件发生以后,无法在危害公共安全的事件发生以前采取相应措施,因此本文研究注重于将微表情识别应用到人工智能当中,将监控设备的作用从被动转为主动,有效减少公共安全事件的发生给社会带来的严重后果.本文采用CASME和CASMEⅡ两个微表情数据集为基础资料,将其中的微表情输入到安防系统当中,运用深度学习方法,在视频监控中出现危害公共安全的微表情时,向公安人员发出预警信号并进行跟踪防止恐怖事件的发生.研究发现,该方法可以在很大程度上减少恐怖事件的发生,实现了侦察效率大幅提升,并且其准确性以及及时性都比目前的安防系统具有更大的进步.因此,加大微表情在安防系统中的研究对能够提升社会公共安全.
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