本文關(guān)鍵詞：級聯(lián)型P-RBM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測

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【摘要】：目的針對非理想條件下快速準確的人臉檢測問題,提出一種基于概率態(tài)多層受限玻爾茲曼機(RBM)級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測方法。方法它采用RBM中神經(jīng)元的概率態(tài)表征來模擬人腦神經(jīng)元連續(xù)分布的激活狀態(tài),并且利用多層P-RBM(概率態(tài)RBM)級聯(lián)來仿真人腦對視覺的層次學習模式,又以逐層遞減隱藏層神經(jīng)元數(shù)來控制網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,最后采用分層訓練和整體優(yōu)化的機制來緩解魯棒性和準確性的矛盾。結(jié)果在LFW、FERET、PKUSVD-B以及CAS-PEAL數(shù)據(jù)集上的測試都實現(xiàn)了優(yōu)于現(xiàn)有典型算法的檢測性能。對于單人臉檢測,相比于Adaboost算法,將漏檢率降低了2.92%;對于多人臉檢測,相比于結(jié)合膚色的Adaboost算法,將誤檢率降低了14.9%,同時漏檢率降低了5.0%,檢測時間降低了50%。結(jié)論無論是靜態(tài)單張人臉,還是復(fù)雜條件下視頻多人臉檢測,該方法不僅在誤檢率和漏檢率上表現(xiàn)更好,而且具有較快的檢測速度,同時對于旋轉(zhuǎn)人臉檢測具有較強的魯棒性。針對基于膚色的多人臉檢測研究,該方法能顯著降低誤檢率。
【作者單位】： 杭州電子科技大學模式識別與信息安全實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 人臉檢測 受限玻爾茲曼機(RBM) 概率態(tài)受限玻爾茲曼機(P-RBM) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學基金項目(60802047,60702018)~~
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言 人臉檢測一直是計算機視覺和模式識別領(lǐng)域一個非�；钴S的研究課題。近年來,視頻網(wǎng)絡(luò)的覆蓋程度迅速增長,非理想情況下的人臉檢測技術(shù)由于在視頻監(jiān)控、智能化設(shè)備、智慧城市以及安全等領(lǐng)域所具有的應(yīng)用價值而受到越來越多的關(guān)注�，F(xiàn)有的人臉檢測技術(shù)大致可以分為4類:基

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本文編號：948583