【摘要】：在習(xí)近平提出的科技強(qiáng)國戰(zhàn)略推進(jìn)下,我國一直在積極發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè),其中的一個(gè)重要落地項(xiàng)目就是公安工作智能化。公安業(yè)務(wù)涉及到大量人臉圖片的信息提取與分類,考慮到深度卷積網(wǎng)絡(luò)在圖像特征學(xué)習(xí)、物體分類等任務(wù)上的優(yōu)勢,因此本文致力于將卷積網(wǎng)絡(luò)模型算法優(yōu)化并應(yīng)用到公安業(yè)務(wù)中的人物年齡、性別、民族等特征識別任務(wù)上。在面向公安業(yè)務(wù)進(jìn)行人物特征識別時(shí),要解決深度網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的三大問題:提升準(zhǔn)確率及降低誤報(bào)率、控制資源占用和提高多環(huán)境適應(yīng)性。在本文應(yīng)用場景下,模型不僅要求準(zhǔn)確率盡可能高同時(shí)還需降低誤報(bào)以節(jié)約警力。同時(shí),算法設(shè)計(jì)需貼合公安設(shè)備運(yùn)算能力不高、業(yè)務(wù)環(huán)境復(fù)雜多變的特點(diǎn),控制網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、提升學(xué)習(xí)效率以及改善模型適應(yīng)性。因此本文從以下三個(gè)方面著手優(yōu)化改造算法模型:(1)本文根據(jù)不同任務(wù)的計(jì)算復(fù)雜度等特點(diǎn),分別制定性別分類、民族分類和年齡估計(jì)網(wǎng)絡(luò)減小了資源占用、提高了準(zhǔn)確率以及降低了誤報(bào)率。在復(fù)雜度相對不高的性別和民族分類任務(wù)下,卷積網(wǎng)絡(luò)參數(shù)被極力削減,大大減少了計(jì)算量和資源占用;民族分類網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法進(jìn)一步增加加權(quán)學(xué)習(xí)過程降低誤報(bào);而復(fù)雜度相對較高的年齡估計(jì)任務(wù)則應(yīng)用更深層次的VGG網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并重新設(shè)計(jì)特征分類部分,使得不同年齡之間的聯(lián)系得以體現(xiàn),任務(wù)表現(xiàn)得以提升。(2)針對模型多環(huán)境適應(yīng)性問題,本文拆分上述網(wǎng)絡(luò)并基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程提出了符合其特點(diǎn)的對抗訓(xùn)練算法來進(jìn)行模型遷移。在對抗訓(xùn)練過程中,容易出現(xiàn)對抗雙方博弈不均衡問題。本文提出的改進(jìn)對抗訓(xùn)練算法同時(shí)結(jié)合了標(biāo)簽平滑、噪聲處理、激活函數(shù)調(diào)整和權(quán)重梯度修正等方案,并通過實(shí)驗(yàn)得出適用于本文模型的最佳算法參數(shù)。(3)將改進(jìn)后的對抗遷移訓(xùn)練算法應(yīng)用到年齡估計(jì)、性別及民族分類模型中,解決了其惡劣環(huán)境條件適應(yīng)問題。本文通過對拆分后的網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行組合,把帶有標(biāo)簽的大量標(biāo)準(zhǔn)人臉數(shù)據(jù)作為源域而接近實(shí)際情況的非標(biāo)準(zhǔn)弱標(biāo)注數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域,應(yīng)用對抗遷移算法將年齡估計(jì)、性別及民族分類三個(gè)模型進(jìn)行遷移使其適應(yīng)不同環(huán)境。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：D631.4;TP391.41
【圖文】：

表 3-6 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)參數(shù)總數(shù)年齡分布 低年齡段（0-25 歲）中年齡段（26-45 歲）高年齡段（46 以上）0k 180k 400k 140k 0k 9k 8k 2k k 3k 650 1k k 811 157 34 的年齡標(biāo)簽大部分只有粗略劃分，沒有具體數(shù)公開的原始數(shù)據(jù)集。表中年齡分布和性別分布數(shù)據(jù)，沒有包含預(yù)處理過濾掉的人臉�？梢�，數(shù)據(jù)量都不大，特別是 FG-NET 數(shù)據(jù)集，據(jù)分布來說，雖然性別分布較為均衡，但年齡段人臉圖片不足。

性及效果提升技術(shù)，并且在迭代時(shí)既沒有同模塊也沒有在領(lǐng)域判別模塊收斂后才訓(xùn)練目的迭代情況來調(diào)整訓(xùn)練。原因在于本文實(shí)驗(yàn)源數(shù)據(jù)集規(guī)模較大，如過只能基于當(dāng)前批數(shù)據(jù)缺乏全局?jǐn)?shù)據(jù)分布，從同時(shí)若先訓(xùn)練領(lǐng)域判別模塊收斂再訓(xùn)練目標(biāo)學(xué)習(xí)的問題。與環(huán)境及其結(jié)果，本章實(shí)驗(yàn)以年齡估計(jì)模型為例調(diào)據(jù)集，Adience 數(shù)據(jù)作為目標(biāo)數(shù)據(jù)集。

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本文編號：2739246