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文檔簡(jiǎn)介
1、人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別、表情分析、人臉跟蹤等人臉信息處理前提和基礎(chǔ)。隨著視頻監(jiān)控覆蓋面的不斷擴(kuò)大,人臉監(jiān)控所具有的不易被觀測(cè)對(duì)象發(fā)現(xiàn)的顯著優(yōu)勢(shì)使得視頻人臉檢測(cè)被越來(lái)越多的應(yīng)用在了犯罪分析、智慧安防、人工智能等領(lǐng)域?,F(xiàn)有的視頻人臉檢測(cè)算法在處理非理想條件(包括背景復(fù)雜、光照影響、人臉旋轉(zhuǎn)等等)下的檢測(cè)問(wèn)題,往往僅針對(duì)其中某種情況有較好的效果,當(dāng)多種非理想條件并存時(shí),檢測(cè)性能急速下降。而實(shí)際的視頻信息中多種非理想條件并存是常態(tài),因此針對(duì)這種復(fù)雜
2、條件下的視頻人臉檢測(cè),本文引入深度學(xué)習(xí)理論并結(jié)合視頻幀間的連續(xù)性,探討具有較強(qiáng)魯棒性、誤檢率和漏檢率低,且檢測(cè)速度快的方法,以期為智能監(jiān)控及智慧安防提供基礎(chǔ)支持。具體研究?jī)?nèi)容如下:
首先,以深度學(xué)習(xí)理論和人臉檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),提出一種級(jí)聯(lián)型概率態(tài)受限玻爾茲曼機(jī)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)以實(shí)現(xiàn)視頻單幀的人臉檢測(cè)。它首先利用概率態(tài)受限玻爾茲曼機(jī)(Probability state-Restricted Boltzmann Machine,P-RB
3、M)中神經(jīng)元的概率表征來(lái)模擬人腦神經(jīng)元所具有的連續(xù)分布激活狀態(tài),然后通過(guò)級(jí)聯(lián)多個(gè)P-RBM構(gòu)建深度學(xué)習(xí)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)來(lái)仿真人腦對(duì)視覺(jué)的層次學(xué)習(xí)模式,并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。該算法利用學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在充分提取輸入數(shù)據(jù)各層次特征的基礎(chǔ)上建立從底層特征到高層語(yǔ)義的映射,繼而獲得輸入數(shù)據(jù)的語(yǔ)義信息以準(zhǔn)確地完成檢測(cè)任務(wù)。
其次,上述這種面向視頻單幀的人臉檢測(cè)并未利用視頻特
4、有的幀間連續(xù)性信息。因此,在上述研究基礎(chǔ)之上,進(jìn)一步研究視頻幀間的連續(xù)性,提出多幀間信息融合的視頻人臉檢測(cè)算法。針對(duì)視頻單幀的人臉檢測(cè)結(jié)果,它首先利用人臉膚色區(qū)域長(zhǎng)寬比去除部分誤檢區(qū)域,其中長(zhǎng)寬比允許范圍的設(shè)定采用自適應(yīng)更新方式以獲得檢測(cè)視頻最適宜的邊界條件,然后通過(guò)視頻幀間人臉位置變化規(guī)律估計(jì)當(dāng)前幀的檢測(cè)結(jié)果,并與真實(shí)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,利用對(duì)比規(guī)則對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正,刪去誤檢區(qū)域,補(bǔ)上漏檢區(qū)域,提高算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率。
實(shí)驗(yàn)數(shù)
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