隨著經(jīng)濟和科技的高速發(fā)展,人臉檢測和屬性識別算法普遍運用于金融、教育、安防、電子政務(wù)等場景中,為眾多企業(yè)創(chuàng)造了收益。而檢測和屬性識別作為人臉算法的兩個核心研究方向,因當下的人工智能的發(fā)展形勢火熱再次被大家重視起來。人工智能技術(shù)作為國家的發(fā)展戰(zhàn)略,已經(jīng)寫入了國家未來的發(fā)展藍圖中,因此作為更容易實現(xiàn)的人臉算法成為當前許多學者和企業(yè)家爭先開發(fā)的領(lǐng)域。然而考慮到復雜的場景、實時性和準確度等方面的需求,目前人臉檢測和屬性識別算法還值得深入研究。本文主要研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測和屬性識別技術(shù)。首先,描述人臉檢測和屬性識別算法的基礎(chǔ)原理;介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想;介紹MTCNN、SSH、SFD三個人臉檢測技術(shù);介紹前后端實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。其次,完成了系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)。第一,設(shè)定數(shù)據(jù)標注標準,收集數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)使用清晰度算法進行評價,訓練模型并將模型保存。第二,運用tornado后端框架開發(fā)人臉管理系統(tǒng),并將之前訓練好的模型放在后臺,以供調(diào)用。使用opencv和深度學習框架實現(xiàn)人臉算法,并封裝成類,為前端提供API。同時使用mongodb數(shù)據(jù)庫管理數(shù)據(jù),如賬戶信息等,文檔性數(shù)據(jù)庫易于使用。第三,開發(fā)出微信小... 

【文章來源】：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學北京市

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

感受野概念圖

權(quán)值共享圖

首都經(jīng)濟貿(mào)易大學碩士學位論文7圖2.2權(quán)值共享圖2.2.4池化池化函數(shù)可以逐漸降低輸入的空間尺度。特別地，池化使輸入變得更小，使網(wǎng)絡(luò)對于輸入保持不變性，因為我們在局部鄰域中使用了最大化/平均值的操作，幫助我們獲取圖像最大程度上的尺度不變性，池化層的作用:1）保存關(guān)鍵的表征信息2）減少參數(shù)，因而計算量更小，對GPU資源的調(diào)度更小3）避免過擬合圖2.3池化計算圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]多任務(wù)及Resnet網(wǎng)絡(luò)在人臉多屬性識別中的應(yīng)用[J]. 徐培超,陳雯柏,陳祥鳳,韓琥.  小型微型計算機系統(tǒng). 2018(12)
[2]基于級聯(lián)框架的人臉關(guān)鍵點檢測算法改進[J]. 趙大鵬,顧益軍,袁麗欣.  軟件導刊. 2018(11)
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類研究[J]. 葛程,孫國強.  軟件導刊. 2018(10)
[4]基于深度學習的圖像分類方法[J]. 許少尉,陳思宇.  電子技術(shù)應(yīng)用. 2018(06)
[5]基于字典學習的圖像去噪研究[J]. 程春燕.  電腦知識與技術(shù). 2018(02)
[6]基于SSD的行人檢測方法[J]. 朱敏.  科學技術(shù)創(chuàng)新. 2017(36)
[7]基于深度學習與隨機森林的人臉年齡與性別分類研究[J]. 董蘭芳,張軍挺.  計算機工程. 2018(05)
[8]基于Bootstrap的響應(yīng)式網(wǎng)頁設(shè)計中斷點研究[J]. 李慕,趙彤洲,周萍.  軟件導刊. 2017(04)
[9]基于深度學習的人體行為識別研究[J]. 遲元峰,顧敏.  工業(yè)控制計算機. 2017(01)
[10]探討動態(tài)軟件測試中的白盒及黑盒測試[J]. 祁俊勝.  信息通信. 2015(09)

碩士論文
[1]基于級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉關(guān)鍵點檢測算法[D]. 靳一凡.浙江大學 2015



本文編號：3030629