本論文首先針對(duì)多樣的平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)(Rotation in Plane,RIP)角度下的人臉檢測(cè)這一難點(diǎn),提出了一種基于改進(jìn)型級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)算法,實(shí)驗(yàn)證明,該算法可以較精確的檢測(cè)任意平面旋轉(zhuǎn)角度下的人臉;然后結(jié)合Facenet網(wǎng)絡(luò)和XGBoost分類器,對(duì)RIP角度下所檢測(cè)到的人臉圖片進(jìn)行識(shí)別,實(shí)驗(yàn)表明,本文所提出方法對(duì)于RIP角度下的人臉識(shí)別具有較高的準(zhǔn)確率。論文的主要工作內(nèi)容包括:1、本文改進(jìn)了MTCNN級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),MTCNN網(wǎng)絡(luò)共三級(jí)分別為12net,24net,48net。改進(jìn)前的級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能檢測(cè)普通場(chǎng)景下旋轉(zhuǎn)角度很小的人臉,通過(guò)在該級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一級(jí)(12net)和第三級(jí)(48net)之間嵌入一個(gè)分類網(wǎng)絡(luò)(Cnet)進(jìn)行RIP角度判斷,和改進(jìn)前的第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)(24net)組成一個(gè)并聯(lián)結(jié)構(gòu)。Cnet是一個(gè)較小的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由3個(gè)卷積層兩個(gè)全連接層組成,在每個(gè)卷積層后都加入了BN層和池化層,Cnet通過(guò)交叉熵?fù)p失函數(shù)輸出四個(gè)類別,平面旋轉(zhuǎn)人臉圖片按照垂直方向上每90°劃分為一類。測(cè)試時(shí),12net輸出的人臉候選框通過(guò)Cnet分類,再經(jīng)過(guò)仿射變換后輸入到48...

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 人臉檢測(cè)和識(shí)別研究進(jìn)展
        1.1.2 平面旋轉(zhuǎn)人臉檢測(cè)研究現(xiàn)狀及分析
    1.2 論文算法框圖
    1.3 論文組織
第二章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)踐
    2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 前向傳播
        2.1.2 優(yōu)化方法
    2.2 視覺(jué)任務(wù)
        2.2.1 分類
        2.2.2 回歸
    2.3 非極大值抑制
    2.4 交并比
    2.5 本章小結(jié)
第三章 平面旋轉(zhuǎn)人臉檢測(cè)及關(guān)鍵點(diǎn)定位
    3.1 級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 12net
        3.1.2 24net
        3.1.3 48net
        3.1.4 網(wǎng)絡(luò)框架
    3.2 改進(jìn)級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.1 分類網(wǎng)絡(luò)
        3.2.2 整體結(jié)構(gòu)
    3.3 多任務(wù)學(xué)習(xí)
        3.3.1 人臉?lè)诸?br>        3.3.2 人臉邊界框回歸
        3.3.3 人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位
        3.3.4 多任務(wù)損失
    3.4 本章小結(jié)
第四章 人臉識(shí)別算法
    4.1 人臉特征提取
    4.2 人臉?lè)诸惼?br>        4.2.1 XGBoost
    4.3 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)與分析
    5.1 訓(xùn)練過(guò)程
    5.2 FDDB人臉數(shù)據(jù)集評(píng)估
    5.3 評(píng)估平面旋轉(zhuǎn)人臉
    5.4 人臉檢測(cè)運(yùn)行效率
    5.5 人臉識(shí)別效果
        5.5.1 RIP人臉識(shí)別
    5.6 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間所取得學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號(hào)：3749574