【摘要】：隨著人臉?lè)治黾白R(shí)別在社會(huì)安全、人機(jī)交互和智能服務(wù)等領(lǐng)域的需求日益增加,人臉?lè)治黾白R(shí)別的研究意義及價(jià)值也逐漸得以體現(xiàn)。而人臉中最重要的部位是五官和輪廓,如何精準(zhǔn)高效的定位這些包含了人臉的絕大多數(shù)的語(yǔ)義信息的部位是人臉?lè)治黾白R(shí)別的重要前提。目前大多數(shù)的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法都只關(guān)注2D人臉模態(tài)下的關(guān)鍵點(diǎn)分布。這些方法更加關(guān)注圖像上看得見(jiàn)的部位,這導(dǎo)致人臉真正的空間結(jié)構(gòu)在大姿態(tài)引起的自遮擋情況下被忽視。本文旨在提出新的可以同時(shí)適用于多種模態(tài)下的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法。尤其在頭部大姿態(tài)的情況下檢測(cè)2D人臉關(guān)鍵點(diǎn)和自遮擋的3D映射人臉關(guān)鍵點(diǎn)依然是一個(gè)充滿(mǎn)挑戰(zhàn)的問(wèn)題。本文針對(duì)這些問(wèn)題提出了新的深度學(xué)習(xí)模型以解決人臉大姿態(tài)下2D人臉關(guān)鍵點(diǎn)及3D映射人臉關(guān)鍵點(diǎn)的檢測(cè)。論文的主要內(nèi)容和工作如下:1.針對(duì)無(wú)約束環(huán)境下的頭部大姿態(tài)問(wèn)題,提出了 MDP(Markov Decision Process)調(diào)整策略來(lái)優(yōu)化級(jí)聯(lián)回歸方法中的初始化敏感問(wèn)題。對(duì)比傳統(tǒng)的級(jí)聯(lián)回歸方法,MDP初始化策略會(huì)從獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)中學(xué)習(xí)一個(gè)動(dòng)作集合,這一系列的動(dòng)作會(huì)對(duì)圖像的裁剪進(jìn)行調(diào)整,使得網(wǎng)絡(luò)的初始輸入覆蓋更多的人臉語(yǔ)義區(qū)域。2.深度學(xué)習(xí)需要大量數(shù)據(jù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,多個(gè)不同模型的訓(xùn)練會(huì)大大增加時(shí)間成本。在第三章節(jié)中建模兩種模態(tài)下的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)任務(wù)為一個(gè)并行多任務(wù)模型。為此,設(shè)計(jì)了一個(gè)多智能體共同學(xué)習(xí)模型,在這個(gè)模型中,2D人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)智能體與3D人臉關(guān)鍵點(diǎn)智能共享學(xué)習(xí)到的共有特征,從而達(dá)到增強(qiáng)特征表達(dá)的目的。3.為了解決多種模態(tài)下大姿態(tài)導(dǎo)致的人臉極端形變問(wèn)題,在第四章節(jié)提出了建模人臉區(qū)域之間的約束關(guān)系,這種細(xì)化的人臉區(qū)域之間的約束關(guān)系可以使形變區(qū)域之間相互的負(fù)面影響降低。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)關(guān)系結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)同時(shí)學(xué)習(xí)全局和局部的人臉約束關(guān)系,并通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法對(duì)整個(gè)迭代過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化。4.設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)系統(tǒng),對(duì)所提出的算法進(jìn)行集成,可以實(shí)現(xiàn)人臉2D關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、3D關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)以及多視角關(guān)鍵點(diǎn)共同檢測(cè)等功能。
【圖文】：

在１９８０年，ＫｕｎｉｈｉｋｏＦｕｋｕｓｈｉｍａ受生物視覺(jué)模型的啟發(fā)提出了基于感受野的神經(jīng)感知機(jī)。隨逡逑后Ｙ＿邋ＬｅＣｕｎ在此基礎(chǔ)上完善了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即ＬｅＮｅｔ－５網(wǎng)絡(luò)，其是第一完整意義上的卷積逡逑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如圖２－２所示：逡逑Ｃ３：邋ｆ．邋ｍａｐｓ邋１６＠邋１０ｘ１０逡逑ＩＮＰＵＴ逡逑３２Ｘ３２邐響ｒ邐丁逡逑／＼邐—疆ＦＺ－ｒｇ－ｍ逡逑［邐５佭ＦｕｌＵｏｒｔｆＬｃｔｉｏｎ邋｜邋Ｇａｕｓｓｉａｎ邋ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓ逡逑Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｓ邐Ｓｕｂｓａｍｐｌｉｎｇ邋Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｓ邋Ｓｕｂｓａｍｐｉｉｎｇ邋Ｆｕｌｉ邋ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ逡逑圖邋２－２邋ＬｅＮｅｔ－５逡逑近年來(lái)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｄｅｅｐ邋Ｎｅｕｒａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，，邋ＤＮＮ）的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)獲得了長(zhǎng)足的發(fā)逡逑展，例如：目標(biāo)檢測(cè)、物體分類(lèi)、身份識(shí)別等任務(wù)。尤其是在２０１２年，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逡逑訓(xùn)練的邋ＡｌｅｘＮｅｔ［２Ｇ］在超大規(guī)模物體識(shí)別競(jìng)賽（Ｌａｒｇｅ邋Ｓｃａｌｅ邋Ｖｉｓｕａｌ邋Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ邋Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ，逡逑ＩＳＶＲＣ）ＩｍａｇｅＮｅｔ評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)上取得了超過(guò)其他方法１０個(gè)百分點(diǎn)的巨大優(yōu)勢(shì)，如圖２－３所示：逡逑＾ｉｉ邐Ａｎ邋Ａ邋ｎ邋ｕ逡逑ｓＭ＂－邋＾邐邐—＾邋－邐Ｖ３邋＾邋＾邋－逡逑Ｖ＇－４５邋＼ｘＺＺＺＺ３．＂ｊ邋Ｎ邐邋Ｎ邐邐ｉＷ0逡逑Ｖ＂＇邋－邐＼｜邐１９２邐１９２邐１２８邋Ｍａｘ邋＿邋Ｌ＿逡逑２２ｉＷｔｒｉｄｅ

圖２－４卷積操作逡逑從圖中可以看到，每次卷積操作只負(fù)責(zé)提取輸入中局部的特征，并且局部特征之間利用感受逡逑野進(jìn)行關(guān)聯(lián)，在減少大量參數(shù)的情況下，依然保持了一定的全局信息的相關(guān)性。圖２－５展示了多逡逑層卷積之間的關(guān)系：逡逑Ｌａｙｅｒ邋ｍ＋１邋（邋）逡逑Ｌａｙｅｒ邋ｍ邋ｏ邋ｏ邋ｏ逡逑圖２－５多隱層卷積逡逑卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)卷積核感受野的重疊區(qū)域來(lái)增加圖像局部區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)信息，即便每個(gè)逡逑感受野只能觀察局部區(qū)域．最終的提取出的特征表達(dá)依然具有描述全局的能力。上圖中第ｍ層每逡逑個(gè)神經(jīng)元的輸入只包括ｍ－１層中的局部信息．這些局部的信息代表了自然圖像中某個(gè)區(qū)域的表觀逡逑信息。而第ｍ層中鄰近的神經(jīng)元的輸入信息中有大量的重疊信息．這使得ｍ層中鄰近神經(jīng)元所逡逑獲得的信息具有強(qiáng)烈的相關(guān)性。同時(shí)，這種結(jié)構(gòu)保證了每個(gè)神經(jīng)元只會(huì)對(duì)輸入信息的局部產(chǎn)生響逡逑應(yīng)，這大大減少了訓(xùn)練中的參數(shù)量。多層的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)具有了擬合非線(xiàn)性問(wèn)題的能力，逡逑并且逐層堆疊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使得更上層的神經(jīng)元獲得對(duì)原始圖像更大的感知區(qū)域，最終使得特征表逡逑達(dá)可以描述整個(gè)原始圖像。逡逑－９－逡逑
【學(xué)位授予單位】：寧夏大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP18

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1 許s

本文編號(hào)：2592895