研究目的
使用结合光流和机器学习分类的单摄像头系统，验证单人通行闸机指定过渡区内仅有一人。
研究成果
结合光流与机器学习分类的新方法取得了具有竞争力的结果，在多种攻击场景中检测率更优，证明了运动和微动作在此类用例中的重要性。
研究不足
系统性能可能会受到授权主体所携带物体及特定攻击场景的影响。
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[工程技术学会第七届犯罪检测与预防成像国际会议（ICDP 2016）- 西班牙马德里（2016年11月23-25日）] 第七届犯罪检测与预防成像国际会议（ICDP 2016）- 基于光流法的自主入口系统攻击检测
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[工程技术学会第七届犯罪检测与预防成像国际会议（ICDP 2016）- 西班牙马德里（2016年11月23-25日）] 第七届犯罪检测与预防成像国际会议（ICDP 2016）- 基于光流法的自主入口系统攻击检测
DOI：10.1049/ic.2016.0087
出版年份：2016
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
无人值守的出入控制通道在高安全区域日益普及。现有系统要么需要昂贵硬件，要么对环境变化敏感。我们提出一种用于双人互锁通道的单摄像头系统，能有效验证指定通行区域内仅存在单人。这一创新方案结合了光流法与机器学习分类技术。我们建立了包含攻击尝试图像和常规验证图像的数据库。结果表明，该方案不仅具有竞争优势，在多种攻击场景中的检测率也优于现有方法。
作者：
D. Siegmund，B. Fu，T. Samartzidis，A. Wainakh，A. Kuijper，A. Braun
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