本文關(guān)鍵詞：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法研究　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 人臉識別 人臉驗(yàn)證 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步及社會信息化程度的提升,如今的各個(gè)領(lǐng)域都對身份識別技術(shù)提出了越來越高的需求。人臉識別技術(shù)因?yàn)槿四樂�(wěn)定且方便檢測的特性而得以被廣泛應(yīng)用于金融、安防、電子商務(wù)、手機(jī)等領(lǐng)域。因?yàn)閾碛芯薮蟮膽?yīng)用前景,人臉識別也成為了計(jì)算機(jī)視覺、模式識別領(lǐng)域中的熱門課題之一。而深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶動了人臉識別技術(shù)的進(jìn)步。不斷有人提出新的深度學(xué)習(xí)模型,這些模型也被用于人臉識別,并達(dá)到了非常好的效果。本文將一個(gè)具有多層卷積的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于提取人臉特征,該模型同時(shí)利用了輸入的識別信號和驗(yàn)證信號來訓(xùn)練模型,并通過PCA降維、聯(lián)合貝葉斯等算法對提取得到的特征進(jìn)行人臉驗(yàn)證。本文提出對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的pooling層進(jìn)行改進(jìn),將其替換為卷積操作或全連接操作,提高了模型獲取信息的能力。同時(shí)本文提出了基于人臉關(guān)鍵點(diǎn)位置的模型,在一次訓(xùn)練過程中可以利用不同關(guān)鍵點(diǎn)周圍的信息,將單個(gè)模型的準(zhǔn)確率提高到99%以上,解決了多模型訓(xùn)練耗時(shí)的問題。使用不到70萬張的人臉圖像和輸入為100的圖像大小,我們通過對模型的優(yōu)化在LFW數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)了單模型99.17%的平均準(zhǔn)確率,僅僅使用單模型的效果就接近于多模型融合。
[Abstract]:With the progress of computer Internet technology and the improvement of social information level, nowadays, more and more demands for identity recognition technology have been put forward in various fields. Face recognition technology has been widely used in the fields of finance, security, electronic commerce, mobile phone and so on, because of the characteristics of stable and convenient detection. Face recognition has become one of the hot topics in the field of computer vision and pattern recognition because of its great application prospect. And the development of deep learning and neural network has led to the progress of face recognition technology. A new model of deep learning has been proposed, and these models are also used for face recognition and have achieved good results. In this paper, a multi-layer convolution deep neural network is used to extract facial features. This model uses the input recognition signal and verification signal to train the model, and uses PCA dimensionality reduction and joint Bias algorithm to verify the extracted features. This paper proposes an improvement on the pooling layer in the convolution neural network, which is replaced by a convolution operation or a full connection operation, which improves the ability of the model to obtain information. At the same time, a model based on the location of the key points is proposed in this paper. In a training process, the information around different key points can be used to improve the accuracy of a single model to more than 99%, which solves the problem of multi model training time consuming. Using less than 700 thousand face images and 100 image size, we achieved the average accuracy of single model 99.17% in LFW dataset by optimizing the model. The effect of using single model is close to multi model fusion.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：1342298