“数据分析与计算专栏”主持人语

衷心祝贺本刊入编《中文核心期刊要目总览》，这既是水到渠成的自然，也是各界对其砥砺奋进的嘉勉！承蒙编辑部和各位专家、读者的关怀，在过去的8年里，本专栏在反映数据科学领域相关进展、与同行分享研究成果的同时，所载文章获得了广泛引用、收录和转载，实现了推进分析与计算工作发展的目的，河北科技大学大数据与社会计算研究中心也已成为具有较高影响力和代表性的重要研究力量。未来，我们将同本刊一道，以“为读者奉献最好”之初心，踏实求进，赓续前行！

本期“数据分析与计算专栏”共推出2篇文章。

第1篇是王刘旺等撰写的“基于人脸与步态特征的室外作业场景身份核验方法”。在建筑、通信、电力等工程行业中，很大一部分安全生产事故是作业人员违章行为造成的。在传统监督方式里，作业现场的人员管理和行为管控完全依靠人工核查，监控视频也依赖人工判断，作业现场的短时违章行为不易被及时发现，室外作业存在巨大安全隐患。目前的研究方法大多基于人脸识别方法，然而受遮挡物、检测距离以及检测角度等因素的影响，会造成脸部信息不完全或者模糊，通过人脸识别难以准确识别出作业人员的身份。相比于人脸特征，步态特征是一种更为稳定、可靠的生物特征。考虑到人脸和步态特征的特点，提出了一种融合二者的多特征身份核验方法。此方法在中科院室外步态数据集CASIA-A多视角情况的四折交叉验证集中实现了99.17%的分类准确率，在该数据集中包含的3个视角下的分类准确率分别为98.75%，100%和98.75%。……