智慧园区环境下的多模态多核学习身份识别算法研究

智慧园区的建设推动着企业与城市的发展，传统的园区管理方式已不再适用于产业融合创新的智慧园区。以曹家滩园区为例，设计智慧园区平台总体框架，针对园区中身份识别存在识别环境差、效率低、准确率低等问题，提出一种基于多模态多核学习的身份识别算法。所提算法将视频数据中的数据分为图像、音频，并采集个人信息的文本，并将三种模态的信息输入同一样本空间中，通过引入间隔约束的多核学习算法，保留不同模态的差异性和相似性，并进行特征融合与决策融合，最终采用分类器与评分机制输出身份识别结果。通过公开的视频数据集与曹家滩园区数据集进行实验，实验结果表明本文所提算法最高准确率达到97.2%，与传统算法相比有较大优势。