基于深度學(xué)習(xí)的人臉圖像分析與研究.pdf

1、人臉圖像分析作為計算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個有著廣泛應(yīng)用前景的研究方法，吸引了越來越多人的研究興趣。本文我們將針對人臉圖像分析中的嚴(yán)重遮擋的人臉定位、基于人臉的親屬識別和笑臉識別這三個課題進(jìn)行研究。
　　嚴(yán)重遮擋的人臉定位是人臉檢測中一個很有挑戰(zhàn)性的研究課題。傳統(tǒng)的方法一般是使用滑動窗口機(jī)制，判斷窗口中是否包含人臉來進(jìn)行判斷。本文提出了一種基于像素的定位策略，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)對遮擋人臉的定位。圖片經(jīng)過一系列的卷積層和全連接層之后，通

2、過一個softmax層完成對像素的判別，最后通過一個最小閉包操作完成人臉定位。該方法避免了滑動窗口帶來的時間消耗，同時僅使用一個模型，因此可以實現(xiàn)快速的定位。實驗表明，該方法既有很高的準(zhǔn)確率，又有非?？斓臋z測速度。
　　根據(jù)人臉來進(jìn)行親屬識別是人臉圖像分析中一個新興并且有趣的研究方向。由于人臉圖像中蘊含的親屬關(guān)系的復(fù)雜性，使用手動設(shè)計的特征難以很好描述。本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的親屬識別算法。它不需要復(fù)雜的圖像預(yù)處理，通過深度學(xué)

3、習(xí)建立強(qiáng)大的特征表示。此外，考慮到人臉關(guān)鍵區(qū)域?qū)τH屬識別的幫助，通過加入關(guān)鍵區(qū)域的因素來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。實驗結(jié)果表明，我們的方法在兩個主流的親屬識別數(shù)據(jù)庫上，超過了當(dāng)前最好的公開實驗結(jié)果。
　　笑臉識別是表情識別中一個特殊的研究領(lǐng)域，有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。本文提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的笑臉識別算法，它使用了兩種監(jiān)督信號，一個是識別信號，另一個是驗證信號。通過它們，既可以減小相同表情之間的特征差別，又可以增加不同表情之間的特征區(qū)別。實