標(biāo)記分布在人臉圖像屬性識(shí)別上的應(yīng)用.pdf

1、人臉屬性識(shí)別是模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要問題，包括了年齡估計(jì)、性別分析、頭部姿態(tài)估計(jì)、人臉表情識(shí)別等等，在人機(jī)交互、安全系統(tǒng)、檢索應(yīng)用、智能交通等各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文介紹了標(biāo)記分布學(xué)習(xí)算法，并將其應(yīng)用于人臉屬性識(shí)別中，特別介紹了基于標(biāo)記分布學(xué)習(xí)的頭部姿態(tài)估計(jì)研究，以及基于標(biāo)記分布學(xué)習(xí)的人臉表情中情感分析研究。
　　本文的主要研究?jī)?nèi)容包括:1.將標(biāo)記分布學(xué)習(xí)應(yīng)用到人臉表情的情感分析之中，并且認(rèn)為人臉表情所含有的情感并

2、非單一的，而是由多種情感混合而成的，用本文算法可以同時(shí)學(xué)習(xí)出表情中包含的所有情感及其占比;2.將標(biāo)記分布學(xué)習(xí)應(yīng)用到頭部姿態(tài)估計(jì)之中，同時(shí)預(yù)測(cè)出頭部姿態(tài)在兩個(gè)方向上的角度;3.在標(biāo)記分布學(xué)習(xí)的研究基礎(chǔ)之上考慮了標(biāo)記之間的相互關(guān)系，緩解了預(yù)測(cè)分布過于平衡的問題，在更大更精確的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了研究。
　　本文主要的創(chuàng)新性貢獻(xiàn)包括:1.在人臉表情識(shí)別的研究中，首次將人臉表情的所有情感成分及其占比作為目標(biāo)同時(shí)預(yù)測(cè)出來;2.研究了情感（頭部姿態(tài)

3、）之間的相互關(guān)系，并將其考慮進(jìn)標(biāo)記分布的學(xué)習(xí)過程之中，提高精確度;3.對(duì)分布學(xué)習(xí)的目標(biāo)函數(shù)加入了一些正則化項(xiàng)式，來緩解一些預(yù)測(cè)分布出現(xiàn)的問題，比如分布過于平緩，分布間噪聲等等。
　　本文總共五章。第一章闡述了人臉屬性識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景、技術(shù)組成、研究現(xiàn)狀以及遇到的困難與挑戰(zhàn);第二章介紹了人臉屬性識(shí)別的一般過程，以及本文所使用的兩種特征提取方法，并且對(duì)標(biāo)記分布學(xué)習(xí)的框架和應(yīng)用做出了介紹;第三章詳細(xì)闡述了基于標(biāo)記分布學(xué)習(xí)的人臉表情的情感成