人臉屬性識(shí)別是根據(jù)所提特征來(lái)預(yù)測(cè)給定人臉圖像的屬性信息,如表情、年齡、性別、種族等,進(jìn)而輔助身份識(shí)別或情感分析。人臉屬性識(shí)別的相關(guān)研究是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,具有重要的研究意義和廣泛的應(yīng)用前景。隨著深度學(xué)習(xí)方法的發(fā)展與應(yīng)用,人臉屬性識(shí)別的研究也開(kāi)始采用深度學(xué)習(xí)的方法并取得了較好的識(shí)別效果。本文以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ),在充分使用人臉圖像的局部和全局特征信息的基礎(chǔ)上,提出了三種人臉屬性特征提取與分析算法,主要工作如下:（1）提出了一種基于深度森林的人臉屬性特征提取與分析算法（Facial Attributes Analysis based on Deep Forest,FAA-DF）。深度森林算法具有特征提取、識(shí)別分類(lèi)的效果,并且其算法本身具有較好的泛化性能,可以應(yīng)用于不同數(shù)據(jù)集,因此可以用于人臉屬性魯棒特征提取與分析。本文在CK+、RAF-DB、Adience、CelebA數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了人臉的表情、年齡及性別的特征提取與分析,驗(yàn)證了FAA-DF算法對(duì)于人臉屬性識(shí)別的有效性。（2）提出了一種基于增強(qiáng)深度森林的人臉屬性特征提取與分析算法（Facial Attributes Analysis... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?Ｇｃｆｏｒｅｓｔ結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｔｈｅ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?Ｇｃｆｏｒｅｓｔ??

圖２－２級(jí)聯(lián)森林結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｔｈｅ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?Ｃａｓｃａｄｅ?Ｆｏｒｅｓｔ??

一類(lèi)向量生成過(guò)程


本文編號(hào)：2966034