本文關(guān)鍵詞：結(jié)合人臉檢測的人臉特征點(diǎn)定位方法研究

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【摘要】：人臉特征點(diǎn)定位是人臉識別和分析研究領(lǐng)域中的重中之重,它是諸如自動人臉識別、表情分析、三維人臉重建及三維動畫等其它人臉相關(guān)問題的前提和突破口。近些年來,深度學(xué)習(xí)方法由于其自動學(xué)習(xí)及持續(xù)學(xué)習(xí)能力,已被成功應(yīng)用到了圖像識別與分析、語音識別和自然語言處理等很多領(lǐng)域,且在這些方面都帶來了很顯著的改善。因此,本文利用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了人臉特征點(diǎn)定位的研究。在傳統(tǒng)的研究過程中,人們一般都是將人臉檢測和人臉特征點(diǎn)定位當(dāng)作兩個獨(dú)立的課題。但事實(shí)上,人臉檢測和人臉特征點(diǎn)定位工作是緊密聯(lián)系并且互相影響著的。其中,人臉檢測是人臉特征點(diǎn)定位的前提和基礎(chǔ),在目標(biāo)人臉圖像中準(zhǔn)確地檢測出人臉區(qū)域既可以保證人臉特征點(diǎn)定位的準(zhǔn)確性,又可以縮小搜索范圍,從而提高定位的效率。因此,本文考慮結(jié)合人臉檢測來提高人臉特征點(diǎn)定位的精度。第一種結(jié)合方式是人臉檢測卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人臉特征點(diǎn)定位卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前后相級聯(lián),以充分發(fā)揮人臉檢測對人臉特征點(diǎn)定位的基礎(chǔ)作用;第二種結(jié)合方式是多任務(wù)學(xué)習(xí)。將人臉檢測和人臉特征點(diǎn)定位看作互相關(guān)聯(lián)的兩種任務(wù),利用多任務(wù)學(xué)習(xí)的思想,用一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型同時(shí)學(xué)習(xí)這兩種任務(wù),從而讓兩個任務(wù)之間可以互相促進(jìn)、互相提高�；诖�,本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)是:(1)設(shè)計(jì)了基于選擇性搜索策略和改進(jìn)的Alexnet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測器。本文在人臉檢測問題上選用的也是深度學(xué)習(xí)方法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這是因?yàn)?通過傳統(tǒng)人臉檢測算法(比如最經(jīng)典的Adaboost算法)裁剪出來的人臉矩形框,經(jīng)常會摻雜很多冗余的背景,且定位到的人臉,有時(shí)并不能夠準(zhǔn)確在矩形的中心,而使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以明顯改善這些問題,從而能更好地進(jìn)行人臉特征點(diǎn)定位。(2)提出了基于級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉特征點(diǎn)定位方法。第一級是(1)中提到的人臉檢測器,第二、三級分別是用于人臉特征點(diǎn)粗定位和細(xì)定位的兩層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),文中詳細(xì)探討了這兩層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù)設(shè)置。(3)提出了基于多任務(wù)深度學(xué)習(xí)的人臉特征點(diǎn)定位算法。設(shè)計(jì)了兩個多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型:在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間層融合人臉檢測和人臉特征點(diǎn)定位兩個子任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型以及在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層融合這兩個任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型。本文設(shè)置了多組對照實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)基于Caffe深度學(xué)習(xí)框架和Python編程而進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,上述兩種方法得到的人臉特征點(diǎn)定位效果,相對目前比較好的方法,在精度上都有很大提升。
【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1298279