本文關(guān)鍵詞：級(jí)聯(lián)型P-RBM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)

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【摘要】：目的針對(duì)非理想條件下快速準(zhǔn)確的人臉檢測(cè)問(wèn)題,提出一種基于概率態(tài)多層受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法。方法它采用RBM中神經(jīng)元的概率態(tài)表征來(lái)模擬人腦神經(jīng)元連續(xù)分布的激活狀態(tài),并且利用多層P-RBM(概率態(tài)RBM)級(jí)聯(lián)來(lái)仿真人腦對(duì)視覺(jué)的層次學(xué)習(xí)模式,又以逐層遞減隱藏層神經(jīng)元數(shù)來(lái)控制網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,最后采用分層訓(xùn)練和整體優(yōu)化的機(jī)制來(lái)緩解魯棒性和準(zhǔn)確性的矛盾。結(jié)果在LFW、FERET、PKUSVD-B以及CAS-PEAL數(shù)據(jù)集上的測(cè)試都實(shí)現(xiàn)了優(yōu)于現(xiàn)有典型算法的檢測(cè)性能。對(duì)于單人臉檢測(cè),相比于Adaboost算法,將漏檢率降低了2.92%;對(duì)于多人臉檢測(cè),相比于結(jié)合膚色的Adaboost算法,將誤檢率降低了14.9%,同時(shí)漏檢率降低了5.0%,檢測(cè)時(shí)間降低了50%。結(jié)論無(wú)論是靜態(tài)單張人臉,還是復(fù)雜條件下視頻多人臉檢測(cè),該方法不僅在誤檢率和漏檢率上表現(xiàn)更好,而且具有較快的檢測(cè)速度,同時(shí)對(duì)于旋轉(zhuǎn)人臉檢測(cè)具有較強(qiáng)的魯棒性。針對(duì)基于膚色的多人臉檢測(cè)研究,該方法能顯著降低誤檢率。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)模式識(shí)別與信息安全實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 人臉檢測(cè) 受限玻爾茲曼機(jī)(RBM) 概率態(tài)受限玻爾茲曼機(jī)(P-RBM) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60802047,60702018)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言 人臉檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域一個(gè)非常活躍的研究課題。近年來(lái),視頻網(wǎng)絡(luò)的覆蓋程度迅速增長(zhǎng),非理想情況下的人臉檢測(cè)技術(shù)由于在視頻監(jiān)控、智能化設(shè)備、智慧城市以及安全等領(lǐng)域所具有的應(yīng)用價(jià)值而受到越來(lái)越多的關(guān)注�，F(xiàn)有的人臉檢測(cè)技術(shù)大致可以分為4類(lèi):基

【相似文獻(xiàn)】

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