【摘要】：人臉檢測和識別技術作計算機視覺領域的重要分支,在公共安全、身份認證等領域有著廣泛的應用。近年來,隨著計算設備性能的提高和大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展,基于深度學習的人臉檢測和識別算法性能大幅提高。而在現(xiàn)實世界的應用中,遮擋限制了人臉檢測和識別精度的進一步提升,因此研究遮擋條件下人臉檢測和還原算法有著重要的意義。針對遮擋條件下人臉檢測與還原任務中存在的特征污染、數(shù)據(jù)缺乏和修復難以保持人臉識別結果一致的問題,本文基于深度學習框架,從遮擋人臉檢測、人臉遮擋分割、遮擋人臉修復三個方面進行了研究和改進,主要工作如下:1、針對遮擋條件下人臉檢測任務中存在的特征污染問題,提出了一種基于注意力機制和局部特征的人臉檢測算法。在基于錨框的單級人臉檢測算法的基礎上,對網(wǎng)絡提取的特征圖金字塔生成了對應的多級注意力圖。同時,針對卷積運算中下采樣操作造成遮擋特征彌散到人臉特征的問題,改進了提取特征時的下采樣操作,將局部特征保存在全局特征的不同通道中。實驗結果表明,多級注意力機制和局部特征的利用可以有效地提高遮擋條件下人臉檢測算法的精度。2、針對當前人臉遮擋分割算法數(shù)據(jù)缺乏的問題,提出了一種基于深度自動編碼機的無監(jiān)督人臉遮擋分割算法。通過自動編碼機對圖像進行編碼重建,通過對重建誤差圖的分析得到遮擋分割的結果。同時,為了改善分割的精度,利用遮擋圖像和對應無遮擋圖像在非遮擋區(qū)域的一致性改進了分割損失函數(shù)。實驗結果表明,該方法可以有效地以無監(jiān)督的方式分割出人臉圖像中包含的遮擋區(qū)域。3、針對當前人臉圖像修復任務難以保持修復前后人臉識別結果一致的問題,提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡的人臉圖像修復算法。在基于深度自編碼機的圖像修復的算法中引入對抗性損失,提升了修復后圖像的真實性。同時,利用預訓練的人臉識別網(wǎng)絡提取圖像中的身份特征,并設計了一種新穎的身份保持損失函數(shù)訓練修復網(wǎng)絡。實驗結果表明,該方法可以修復出真假難辨的人臉圖像,同時有效的提高了人臉圖像修復后人臉識別的準確率。
【圖文】：

圖 1. 3 VJ 人臉檢測框架原理圖如圖 1.3，基于傳統(tǒng)方法的人臉檢測,如 VJ 人臉檢測框架[5]，主要是通過在圖像中的窗口產(chǎn)生候選人臉集合，然后基于人臉圖像的手工特征（如 Haar 特征[6]）設計一個人人臉的二分類器。通過對大量的候選人臉集合進行分類而得到人臉的位置。同時使用大值抑制來消除重復的檢測框。

圖 1. 7 上下文編碼器網(wǎng)絡結構圖如圖 1.7 所示，Pathak[25]提出的上下文編碼器(Context Encoder)成為了基于深度學習臉圖像修復算法的開山之作。具體而言，該網(wǎng)絡由編碼器網(wǎng)絡和解碼器網(wǎng)絡構成。編網(wǎng)絡為 AlexNet[26]的前 5 層卷積層和池化層，，用于將提取圖像的深度特征。中間的全層只在對應特征圖之間進行連接，負責將編碼特征轉化為對應的解碼特征。解碼器為
【學位授予單位】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18

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本文編號：2620479