基于神經網絡的人臉檢測技術的研究.pdf

1、人臉作為圖像與視頻中最重要的視覺對象之一，提供了大量視覺信息，是人類進行身份確認最方便最直觀的方式，因此一直是機器視覺領域的研究熱點。在目前的人臉圖像信息處理領域中，包含有人臉識別、人臉跟蹤、姿勢估計、表情識別等多個研究方向，然而，所有這些研究方向都涉及到一個人臉標識和定位的問題，即人臉檢測。人臉檢測是全自動人臉識別系統和許多監(jiān)視系統的第一步，也是自動目標識別和通用物體檢測的重要方面。 對于一個完整的、自動的人臉信息分析系統來說

2、，人臉檢測算法是必不可少的。人臉檢測是指對任意給定的一幅圖像判斷其是否存在人臉；如果存在，則還需要進一步指出人臉的具體位置及范圍。 人工神經網絡類似于生物神經系統，是以神經細胞為基本運算單元（即人工神經元）組成的一種非線性自適應動力學系統。對于人臉這類復雜、難以顯式描述的檢測模式，基于神經網絡的方法具有獨特的優(yōu)勢，它把人臉模式的統計特性隱含在神經網絡的結構和參數之中，通過對大量樣本的訓練，來完成檢測任務。 本文介紹了神經

3、網絡的基本原理和主要特征；針對人臉檢測領域的特殊性，通過理論分析和大量實驗獲得了一個較為有效的神經網絡結構；對待測圖像進行預處理，減少光照等因素帶來的影響，提高檢測率；引入學習率來加快誤差反向傳播神經網絡的訓練速度；在窗口掃描過程中采用了基于金字塔的子采樣方法來解決圖像中人臉的大小和位置問題。最終，提出了一個經過改進的基于神經網絡的人臉檢測系統。 實驗結果表明，基于誤差反向傳播神經網絡的人臉檢測方法可以有效地運用于多人臉、不同大