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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉性別識別研究

發(fā)布時間:2019-03-05 14:17
【摘要】:基于人臉圖像的性別識別技術(shù),不僅能夠為各個相關(guān)領(lǐng)域提供個人基礎(chǔ)信息,還可以提高人類身份特征識別的準(zhǔn)確率,人臉性別識別技術(shù)是人臉圖像研究的熱點。在眾多圖像識別的方法中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對二維圖像的處理有結(jié)構(gòu)上的優(yōu)勢,對圖像的旋轉(zhuǎn)、位移等變形的識別有著很好的魯棒性,已獲得了廣泛的應(yīng)用。研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并運(yùn)用于人臉性別識別,有理論意義和實際應(yīng)用價值。本文深入研究了以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的人臉性別識別方法,主要做了如下工作:1.概述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人臉性別識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉性別識別研究中所涉及的相關(guān)理論與技術(shù)做了詳細(xì)的綜述。2.通過對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的研究分析,針對其收斂速度慢的問題,提出了采用粒子群算法(PSO)改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,即將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)和誤差函數(shù)分別作為PSO的粒子和適應(yīng)度函數(shù),以此來改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),仿真結(jié)果表明:與常規(guī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較收斂速度有所提高。3.設(shè)計了一種用于人臉性別識別的FGI(Face Gender Identification)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,包含一個局部二值模式(LBP)預(yù)處理層、兩個卷積層、兩個下采樣層和一個全連接層,仿真結(jié)果表明:與LeNet-5模型比較識別精度稍有提高。4.把PSO改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的FGI網(wǎng)絡(luò)模型(PSO-CNN算法)應(yīng)用在AR人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行仿真實驗,通過與經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法、常規(guī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法以及有遮擋飾物的人臉圖像的對比實驗,驗證了PSO-CNN算法對人臉性別的識別精度高、訓(xùn)練過程收斂速度快、且有很好的魯棒性,表明PSO-CNN算法是一種有效的人臉性別識別方法。
[Abstract]:Gender recognition technology based on face image can not only provide basic personal information for all related fields, but also improve the accuracy of human identity recognition. The technology of face gender recognition is a hot topic in the research of face image. Among the many image recognition methods, convolution neural network (CNN) has structural advantages in processing two-dimensional images, good robustness to image rotation, displacement and other deformation recognition, and has been widely used. It has theoretical and practical value to study convolution neural network and apply it to face gender recognition. In this paper, the method of face gender recognition based on convolution neural network is studied in depth, and the main work is as follows: 1. This paper summarizes the research status of convolution neural network and face gender recognition technology, and makes a detailed review of the related theories and techniques involved in the research of convolution neural network in face gender recognition. 2. Based on the research and analysis of the training process of convolution neural network, a method of improving convolution neural network based on particle swarm optimization (PSO) is put forward to solve the problem of slow convergence of the convolution neural network. The training parameters and error function of convolution neural network are used as particle and fitness function of PSO respectively to improve the convolution neural network. The simulation results show that the convergence rate of convolution neural network is higher than that of conventional convolution neural network. 3. The convergence rate of convolution neural network is higher than that of conventional convolution neural network. A FGI (Face Gender Identification) convolution neural network model for face gender recognition is designed, which consists of a local binary pattern (LBP) pre-processing layer, two convolution layers, two lower sampling layers and a full connection layer. The simulation results show that compared with the LeNet-5 model, the recognition accuracy is improved slightly. 4. The FGI network model of PSO improved convolution neural network algorithm (PSO-CNN algorithm) is applied to the AR face database to carry on the simulation experiment. By using the classical BP neural network recognition method, the simulation experiment is carried out. The conventional convolutional neural network recognition method and the contrast experiment of face images with occluded ornaments show that the PSO-CNN algorithm has high accuracy, fast convergence rate and good robustness in the training process. It is shown that PSO-CNN algorithm is an effective method for face gender recognition.
【學(xué)位授予單位】:山西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TP391.41;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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1 盧宏濤;張秦川;;深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機(jī)視覺中的應(yīng)用研究綜述[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2016年01期

2 胡正平;陳俊嶺;王蒙;趙淑歡;;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型在模式識別中的新進(jìn)展[J];燕山大學(xué)學(xué)報;2015年04期

3 葛明濤;王小麗;潘立武;;基于多重卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大模式聯(lián)機(jī)手寫文字識別[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2014年20期

4 滿江月;;生物特征識別技術(shù)的實現(xiàn)原理與前景分析[J];中國安防;2014年11期

5 劉建偉;劉媛;羅雄麟;;深度學(xué)習(xí)研究進(jìn)展[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2014年07期

6 劉志龍;周紅雷;張淋江;;生物識別技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用[J];鄭州牧業(yè)工程高等?茖W(xué)校學(xué)報;2012年04期

7 李昆侖;廖頻;;基于級聯(lián)支持向量機(jī)的人臉圖像性別識別[J];計算機(jī)工程;2012年12期

8 嚴(yán)超;王元慶;李久雪;張兆揚(yáng);;AdaBoost分類問題的理論推導(dǎo)[J];東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年04期

9 張昱;謝小鵬;;基于遺傳相關(guān)向量機(jī)的圖像分類技術(shù)[J];計算機(jī)仿真;2011年05期

10 張佳康;陳慶奎;;基于CUDA技術(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別算法[J];計算機(jī)工程;2010年15期

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3 王先基;基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的自動人臉識別算法研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

4 趙明華;人臉檢測和識別技術(shù)的研究[D];四川大學(xué);2006年

5 山世光;人臉識別中若干關(guān)鍵問題的研究[D];中國科學(xué)院研究生院(計算技術(shù)研究所);2004年

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4 許可;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別上的應(yīng)用的研究[D];浙江大學(xué);2012年

5 蔣吉麗;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)對流天氣預(yù)報模型研究[D];電子科技大學(xué);2010年

6 周凱;基于局部二值模式的人臉識別方法研究[D];中南大學(xué);2009年

7 薛青松;基于改進(jìn)粒子群算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[D];重慶大學(xué);2008年

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本文編號:2434992

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