發(fā)布時(shí)間：2018-06-05 03:17

  本文選題：人臉檢測(cè) + 深度學(xué)習(xí)　； 參考：《電子科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：人臉檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。在過去幾年中,面部特征廣泛用于訪問控制、監(jiān)視系統(tǒng)和其他安全應(yīng)用。人臉檢測(cè)和識(shí)別是安全部門最受歡迎的研究項(xiàng)目之一。而面部遮擋、光照、極端人臉偏轉(zhuǎn)角度、低分辨率、縮放差異等問題使人臉檢測(cè)面臨著諸多的困難,并且在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中這些問題也是普遍存在的。許多早期的人臉檢測(cè)器已經(jīng)可以很好檢測(cè)正面的人臉圖像,然而對(duì)比較有挑戰(zhàn)性的人臉檢測(cè)數(shù)據(jù)集來說這些人臉檢測(cè)器的性能并不能滿足要求。本文在深度學(xué)習(xí)理論框架下就人臉檢測(cè)問題做了深入探討。通過對(duì)現(xiàn)有深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型的分析和改進(jìn),提出了快速級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并在WIDER FAC數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證分析。主要內(nèi)容如下:1.通過研究并測(cè)試候選框算法和Faster R-CNN、聯(lián)合人臉檢測(cè)與定位的級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn),選取對(duì)人臉檢測(cè)有益的候選框算法與感興趣區(qū)域檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)計(jì)快速級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。2.采用級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積共享的訓(xùn)練和測(cè)試策略,使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和測(cè)試變得更加簡(jiǎn)單,從而大大減小了級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模。由于卷積層的共享,使得級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到端到端的優(yōu)化,從而提高級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。3.由于候選框網(wǎng)絡(luò)和RoI檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)共享卷積層,在候選框網(wǎng)絡(luò)和RoI檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中使用多層卷積層信息以處理較小的人臉區(qū)域。這就彌補(bǔ)了Faster R-CNN在較低分辨率和較小人臉檢測(cè)中的不足。同時(shí),采用Leaky Re LU作為激活函數(shù)來提高網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)性能。4.從人類視覺系統(tǒng)中的直覺啟發(fā),快速級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)允許通過身體信息和人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息推理出人臉位置。本文通過人臉候選框在卷積特征圖中的位置推斷出身體特征的相對(duì)位置,采用Ro I池化和L2歸一化將身體信息與面部信息進(jìn)行融合,并在聯(lián)合損失中加入人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息,從而使網(wǎng)絡(luò)具有使用身體和人臉關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行人臉檢測(cè)的能力。通過對(duì)現(xiàn)有算法的改進(jìn),本文提出的快速級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉檢測(cè)算法在具有挑戰(zhàn)性的WIDER FACE數(shù)據(jù)集上達(dá)到了很好的檢測(cè)效果。
[Abstract]:Face detection has been an important research field in computer vision. Facial features have been widely used in access control, surveillance systems and other security applications over the past few years. Face detection and recognition is one of the most popular research projects in security department. The problems of face occlusion, illumination, extreme face deflection angle, low resolution and zoom difference make face detection difficult, and these problems are also common in practical applications. Many early face detectors have been able to detect positive face images well. However, the performance of these face detectors can not meet the requirements for more challenging face detection data sets. In this paper, the problem of face detection is discussed in depth learning theory. Based on the analysis and improvement of the existing deep convolution network model, a fast cascade convolution neural network model is proposed and verified on the WIDER FAC dataset. The main content is as follows: 1. By studying and testing the advantages and disadvantages of the concatenated convolution neural network based on Faster R-CNN and combining face detection and localization, the paper selects the candidate algorithm and the region of interest detection network model which are beneficial to face detection. Design a fast cascade convolution neural network model. 2. The training and testing strategy of cascaded convolution neural network is adopted, which makes the training and testing of the neural network model easier, thus greatly reducing the scale of cascaded convolution neural network. Because of the sharing of convolution layer, cascaded convolution neural network can be optimized and the performance of cascaded convolution neural network can be improved. Due to the shared convolution layer between the candidate network and the RoI detection network, multi-layer convolution layer information is used in the candidate network and RoI detection network to process small face regions. This makes up for the deficiency of Faster R-CNN in low resolution and small face detection. At the same time, Leaky Re LU is used as the activation function to improve the detection performance of the network. Inspired by intuition in human visual system, fast concatenated convolution neural network can infer the position of human face from body information and face key point information. In this paper, the relative position of body feature is inferred from the position of face candidate frame in convolutional feature map, and the body information is fused with facial information by Ro I pool and L2 normalization, and the key point information of face is added to the joint loss. So that the network has the ability to use the body and face key points for face detection. Through the improvement of the existing algorithms, the fast concatenated convolution neural network face detection algorithm proposed in this paper achieves a good result on the challenging WIDER FACE dataset.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TP181

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本文編號(hào)：1980223