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1、人臉檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域被廣泛研究的課題之一。近年來,深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理、多媒體等諸多領(lǐng)域都取得了巨大的成功,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種深度模型,被廣泛地用于解決計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域中較為復(fù)雜的人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類等問題。目前有眾多基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)方法提出,但由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),尤其是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常較為復(fù)雜而且需要大量的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練,在計(jì)算資源有限的條件下難
2、以進(jìn)行。針對(duì)上述問題,本文采用了一種級(jí)聯(lián)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于人臉檢測(cè),能夠使用相對(duì)少量的訓(xùn)練樣本在普通計(jì)算機(jī)上完成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,并達(dá)到了相對(duì)較好的檢測(cè)效果,能夠完成人臉的快速檢測(cè)。本文的主要工作包括以下幾個(gè)方面:
1)對(duì)Li等人在2015CVPR提出的CascadeCNN進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化和優(yōu)化,設(shè)計(jì)了一個(gè)三級(jí)級(jí)聯(lián)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于人臉檢測(cè)。本文所設(shè)計(jì)的級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)保留了CascadeCNN中3個(gè)用于區(qū)分人臉和非人臉的二分類網(wǎng)絡(luò),去除
3、了需要大量樣本訓(xùn)練的3個(gè)用于檢測(cè)框校正的多分類網(wǎng)絡(luò)。參照AlexNet對(duì)第三級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整,并將歸一化層的歸一化區(qū)域設(shè)置為5×5。第二、三級(jí)網(wǎng)絡(luò)均使用了多分辨的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其中第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)的全連接層與第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)的全連接層相連接,第三級(jí)網(wǎng)絡(luò)的全連接層與前兩級(jí)網(wǎng)絡(luò)的全連接層相連接,實(shí)驗(yàn)表明與單分辨率網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比,多分辨率的網(wǎng)絡(luò)結(jié)果能夠在相同召回率下產(chǎn)生更少的誤檢框。
2)針對(duì)訓(xùn)練樣本設(shè)置多組不同的訓(xùn)練參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu),完成了級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)
4、的訓(xùn)練。與目前常見的基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)方法使用百萬、千萬級(jí)別的訓(xùn)練樣本相比,級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)僅使用了約20萬的訓(xùn)練樣本。對(duì)每一級(jí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置不同的學(xué)習(xí)速率、批大小、迭代步數(shù)等參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,選擇性能最佳的網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)表明,由于級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的每一級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單,訓(xùn)練樣本數(shù)量相對(duì)較少,僅使用CPU便能完成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。
3)使用公開人臉測(cè)試集FDDB、AFW對(duì)級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)性能進(jìn)行評(píng)估,并詳細(xì)分析了評(píng)估結(jié)果。級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)在FDDB上的召回率
5、為77.43%,在AFW上的平均準(zhǔn)確率為76.02%。結(jié)果表明,級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到了相對(duì)較好的檢測(cè)效果,但與目前最優(yōu)秀的人臉檢測(cè)方法在檢測(cè)性能上還有一定的差距。針對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,發(fā)現(xiàn)級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)能對(duì)大部分自然條件下的人臉完成精確的檢測(cè),但對(duì)于模糊程度較高、遮擋較為嚴(yán)重的人臉的檢測(cè)還存在不足。此外,級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了快速的人臉檢測(cè),在未進(jìn)行代碼優(yōu)化的情況下,使用CPU檢測(cè)一張640×480×3的圖像平均耗時(shí)為511ms。
4)為了進(jìn)一
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