發(fā)布時(shí)間：2021-07-26 00:15

　　計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的飛速發(fā)展使得人臉屬性識(shí)別成為研究熱點(diǎn)。人臉包含人類(lèi)諸多生物學(xué)特征信息,包括性別年齡信息、身份種族信息、表情情緒信息等。其中,年齡信息作為人臉可以直接觀測(cè)到的信息,是身份識(shí)別的重要依據(jù)之一,并且人臉年齡估計(jì)在人機(jī)交互、視頻監(jiān)控、圖像視頻智能分析等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景,所以基于人臉圖像的生物識(shí)別研究成為熱門(mén)問(wèn)題,因此吸引了越來(lái)越多的研究人員的關(guān)注。過(guò)去幾十年來(lái),研究人員一直進(jìn)行不懈的探索,并取得了大量的成果。由于人臉圖像年齡的自動(dòng)估計(jì)是一項(xiàng)很有挑戰(zhàn)性的任務(wù),受限于當(dāng)時(shí)的條件,這些算法的性能仍然有很大的提升空間。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域都有巨大發(fā)展,特別是在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了突破性的研究進(jìn)展。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,立足于深度學(xué)習(xí)理論,研究基于深度融合網(wǎng)絡(luò)的人臉年齡估計(jì)算法。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）調(diào)研了常用的人臉圖像年齡估計(jì)算法,分別對(duì)特征提取方法和年齡估計(jì)算法兩部分內(nèi)容的研究現(xiàn)狀進(jìn)行介紹,在特征提取部分,詳細(xì)總結(jié)了傳統(tǒng)的特征提取方法和基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法;在年齡估計(jì)部分,解釋了分類(lèi)和回歸兩種估計(jì)方式的實(shí)現(xiàn)原理。介紹了評(píng)估一個(gè)年齡估計(jì)系統(tǒng)好壞的評(píng)價(jià)指標(biāo),并對(duì)... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

FG-NET人臉圖像示例

究生學(xué)位論文 第二章深度神數(shù)直是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常見(jiàn)的一種 S 型的非線性函數(shù)，它可以將輸表達(dá)式是 ( ) = ( )。該函數(shù)兩側(cè)的信號(hào)增益被抑制性使得函數(shù)的輸出有界，并且使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入非線性變化，力得到增強(qiáng)。但是這種特性也有著明顯的缺點(diǎn)，在參數(shù)優(yōu)化由于兩邊抑制的特性，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)特別大或者特別小會(huì)導(dǎo)致 0，從而無(wú)法傳遞參數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)權(quán)值更新，造成梯度彌散，愈加嚴(yán)重，sigmod 函數(shù)曲線圖如圖 2.5 所示。

圖 2.5 sigmod 函數(shù)雙正切函數(shù)，也是一種 S 型的非線性函數(shù)。該函數(shù)可以將式是 ( ) = ( ) ( )。tanh 函數(shù)是 sigmoi，中間區(qū)域的增益信號(hào)較大，并且該函數(shù)具有更好的容梯度彌散的局限性。Tanh 函數(shù)的曲線圖如圖 2.6 所示

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天[J]. 余凱,賈磊,陳雨強(qiáng),徐偉.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2013(09)

碩士論文
[1]人臉年齡估計(jì)方法的研究[D]. 賴德河.華僑大學(xué) 2016
[2]流形學(xué)習(xí)算法研究與應(yīng)用[D]. 周曉勇.安徽大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3303054