【摘要】：人臉識別作為計算機視覺和人工智能領(lǐng)域的熱門研究方向,一直以來備受人們關(guān)注。人臉識別技術(shù)雖然經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展,但是由于現(xiàn)實場景中人臉的表現(xiàn)形式過于復(fù)雜,如今的人臉識別技術(shù)仍難應(yīng)用于實際場景中。本文從三維角度出發(fā),抓住人臉識別中經(jīng)常被忽略但是信息量非常大的三維深度信息,并利用深度學(xué)習(xí)的方法,分析了三維信息在人臉識別中的重要性,之后本文還提出了幾種有效的二維和三維信息的融合策略。本文選取了深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)研究方法,根據(jù)自身實驗數(shù)據(jù)庫的特點,提出了一個八層的卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),此網(wǎng)絡(luò)采用了兩個卷積層和兩個下采樣層,一個局部連接層,兩個全連接層以及一個回歸層。此網(wǎng)絡(luò)在能夠取得很好識別率的基礎(chǔ)上盡量降低了參數(shù)數(shù)量,避免訓(xùn)練過程中的過擬合,同時少的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)也能降低網(wǎng)絡(luò)對于數(shù)據(jù)量的依賴性。實驗結(jié)果表明,此網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)依賴性很低,在較少數(shù)量的樣本集上表現(xiàn)結(jié)果良好,魯棒性高。為了驗證三維人臉信息的有效性,本文采用建立的八層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進行了對比試驗,實驗結(jié)果表明單獨的利用三維人臉數(shù)據(jù)比單獨利用二維人臉數(shù)據(jù)更加有效。之后本文提出了三種不同的二維和三維信息的融合方式,分別是RGB-D、Gray-D和RGB-D-W。最終的實驗結(jié)果表明,不損失任何信息的RGB-D的融合方式得到的識別準確度最高。本文采用了能夠提取非線性高級特征的深度學(xué)習(xí)方法,深入研究了在人臉識別領(lǐng)域中三維信息所起到的作用。本文提出了自己的卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并利用此結(jié)構(gòu)分析和對比了二維和三維信息在人臉識別中起到的作用,并提出了一種較好的二維和三維信息的融合策略。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2699663