我國是一個(gè)多民族國家,不同民族間的面部特征會因地域、氣候等環(huán)境的不同而存在一定的差異,然而隨著時(shí)間的變遷、民族的繁衍及文化的交流與融合,民族人臉特征逐漸弱化甚至消失,因此利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對民族人臉特征進(jìn)行研究和應(yīng)用具有深遠(yuǎn)意義。本文以探索少數(shù)民族面部特征提取的有效方法為目的,研究基于面部特征增強(qiáng)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的民族人臉圖像檢索方法,為相關(guān)領(lǐng)域研究提供新的思路與參考。主要研究工作如下:(1)民族人臉資源庫構(gòu)建。本文對云南省德宏州、紅河州的兩個(gè)少數(shù)民族地區(qū)282人的民族人臉圖像進(jìn)行采集和預(yù)處理,建立了涵蓋不同表情、姿態(tài)、角度、光照和背景變化的民族人臉資源庫。(2)民族人臉特征增強(qiáng)。針對人臉民族特征的差異,本文通過對民族人臉關(guān)鍵特征點(diǎn)檢測,基于對兩個(gè)民族人臉特征區(qū)域的對比分析,提出了一種基于感興趣區(qū)域的民族人臉特征增強(qiáng)方法,以提升民族人臉的特征表達(dá)和辨別能力。(3)基于CNN的民族人臉圖像檢索。本文在民族特征增強(qiáng)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建基于CNN的民族人臉檢索框架,實(shí)現(xiàn)民族人臉深度特征提取和檢索,并通過實(shí)驗(yàn)對比分析不同深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下多組特征增強(qiáng)的人臉檢索效果,驗(yàn)證了本文提出的基于特征增強(qiáng)和CNN的民族人臉檢索方法有效性和優(yōu)越性。(4)民族人臉圖像檢索原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文采用PyQt5和TensorFlow設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了民族人臉圖像檢索原型系統(tǒng),該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、民族人臉特征增強(qiáng)、基于CNN的民族人臉圖像檢索和檢索結(jié)果可視化四個(gè)模塊,可實(shí)現(xiàn)多種圖像檢索模式結(jié)果的可視化。
【學(xué)位單位】：云南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：TP391.41;TP183
【部分圖文】：

第2章圖像檢索相關(guān)理論和技術(shù)基礎(chǔ)10像中每一個(gè)像素灰度值與其相鄰窗口內(nèi)的像素灰度值進(jìn)行數(shù)值比較，得到該圖的紋理特征信息。詳細(xì)計(jì)算方式如公式2.1：1,010,2()00PPlpcPRPxfxysggsxx(2.1)其中，P為采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)，cg表示中心像素，0,1,2,1pgpP表示cg周圍的像素，基于LBP特征提取的圖像如圖2.2所示：圖2.2LBP特征提取PCA是數(shù)據(jù)降維算法中最為常見的一種，其算法思想是將N維空間的特征映射到K維上（K<N），K維是在N維特征的基礎(chǔ)上構(gòu)造的新的正交向量，即主成分部分。PCA的工作主要是在原始空間中，按照一定的規(guī)則進(jìn)行查找，找出一對相互正交的坐標(biāo)軸。找出的坐標(biāo)軸建立在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，第1個(gè)坐標(biāo)軸應(yīng)為原始數(shù)據(jù)中方差最大的方向，第2個(gè)坐標(biāo)軸應(yīng)為與第1個(gè)坐標(biāo)軸方差最大的正交平面，第3個(gè)坐標(biāo)軸應(yīng)為與第1、2坐標(biāo)軸方差最大的正交平面，以此類推，可以得到N個(gè)這樣的坐標(biāo)軸。利用這種方式獲得的坐標(biāo)軸，絕大多數(shù)方差都集中在前K個(gè)坐標(biāo)軸中，其余部分的方差都接近于0。PCA就是一種利用這種形式將高維空間的數(shù)據(jù)映射到低維度空間的算法，在圖像特征提取中被廣泛使用，通過這種線性變換方式將高維轉(zhuǎn)向低維，數(shù)據(jù)各維度之間的正交線性關(guān)系沒有關(guān)聯(lián)。PCA能夠有效解決由于數(shù)據(jù)維度高造成的特征提取難的問題，同時(shí)也降低了數(shù)據(jù)計(jì)算量和計(jì)算復(fù)雜度。但是PCA的缺點(diǎn)體現(xiàn)在在圖像分類的過程中，PCA無法有效的利用圖像的類別特征信息進(jìn)行降維，這也是PCA受到局限的因素之一。

第2章圖像檢索相關(guān)理論和技術(shù)基礎(chǔ)12圖2.3PCA特征臉2.1.2基于深度學(xué)習(xí)方式人臉特征點(diǎn)提取也可以基于深度學(xué)習(xí)的方式，常用的有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)等，本小節(jié)主要以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類中的深度卷積網(wǎng)絡(luò)（DeepConvolutionalNeuralNetwork，DCNN）進(jìn)行描述。DCNN是在CNN模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行多層模型構(gòu)建。DCNN是一種以交替疊加的卷積層和池化層構(gòu)成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣的優(yōu)勢在于，能夠得模型具有學(xué)習(xí)平移空間變化的不變性特征，這是解決很多圖像識別技術(shù)中至關(guān)重要的方法，這也使得DCNN成為了目前在視覺領(lǐng)域中常用的深度學(xué)習(xí)模型之一[64]。DCNN模型結(jié)構(gòu)圖[65]如圖2.4所示：圖2.4DCNN模型結(jié)構(gòu)圖DCNN模型的設(shè)計(jì)原理與RCNN[66]一樣，都是從粗定位到精定位的過程。

第2章圖像檢索相關(guān)理論和技術(shù)基礎(chǔ)12圖2.3PCA特征臉2.1.2基于深度學(xué)習(xí)方式人臉特征點(diǎn)提取也可以基于深度學(xué)習(xí)的方式，常用的有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)等，本小節(jié)主要以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類中的深度卷積網(wǎng)絡(luò)（DeepConvolutionalNeuralNetwork，DCNN）進(jìn)行描述。DCNN是在CNN模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行多層模型構(gòu)建。DCNN是一種以交替疊加的卷積層和池化層構(gòu)成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣的優(yōu)勢在于，能夠得模型具有學(xué)習(xí)平移空間變化的不變性特征，這是解決很多圖像識別技術(shù)中至關(guān)重要的方法，這也使得DCNN成為了目前在視覺領(lǐng)域中常用的深度學(xué)習(xí)模型之一[64]。DCNN模型結(jié)構(gòu)圖[65]如圖2.4所示：圖2.4DCNN模型結(jié)構(gòu)圖DCNN模型的設(shè)計(jì)原理與RCNN[66]一樣，都是從粗定位到精定位的過程。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2874533