级联的卷积神经网络人脸检测方法

针对由于光照、分辨率、姿态和表情等因素变化引起的人脸检测准确性不高的问题和大多人脸检测算法使用单一的卷积神经网络去提取特征引起的算法的泛化能力变弱的问题,提出了三层由浅及深的级联的卷积神经网络结构。通过全卷积神经网络快速定位人脸候选区域,采用深度神经网络提取人脸鲁棒性特征,对候选区域进一步分类验证,并用联合回归的方法确定最终人脸位置,提高检测精度。同时通过加权降低得分改进常用的非极大值抑制的方法,解决了由于相邻人脸高度重叠引起的漏检问题。实验结果表明,该模型对上述引起人脸检测准确率不高的因素具有较好的鲁棒性,并且在FDDB数据集上有着较高的准确率和运行速度。改进后的非极大值抑制算法对在FDDB的测试准确率也有一定的提升。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

Context modeling for facial landmark detection based on Non-Adjacent Rectangle (NAR) Haar-like feature

Automatically locating facial landmarks in images is an important task in computer vision. This paper proposes a novel context modeling method for facial landmark detection, which integrates context constraints together with local texture model in the cascaded AdaBoost framework. The motivation of our method lies in the basic human psychology observation that not only the local texture information but also the global context information is used for human to locate facial landmarks in faces. Therefore, in our solution, a novel type of feature, called Non-Adjacent Rectangle (NAR) Haar-like feature, is proposed to characterize the co-occurrence between facial landmarks and its surroundings, i.e., the context information, in terms of low-level features. For the locating task, traditional Haar-like features (characterizing local texture information) and NAR Haar-like features (characterizing context constraints in global sense) are combined together to form more powerful representations. Through Real AdaBoost learning, the most discriminative feature set is selected automatically and used for facial landmark detection. To verify the effectiveness of the proposed method, we evaluate our facial landmark detection algorithm on BioID and Cohn-Kanade face databases. Experimental results convincingly show that the NAR Haar-like feature is effective to model the context and our proposed algorithm impressively outperforms the published state-of-the-art methods. In addition, the generalization capability of the NAR Haar-like feature is further validated by extended applications to face detection task on FDDB face database.     

两层级联卷积神经网络的人脸检测

目的 传统人脸检测方法因人脸多姿态变化和人脸面部特征不完整等问题,导致检测效果不佳。为解决上述问题,提出一种两层级联卷积神经网络（TC_CNN）人脸检测方法。方法 首先,构建两层卷积神经网络模型,利用前端卷积神经网络模型对人脸图像进行特征粗略提取,再利用最大值池化方法对粗提取得到的人脸特征进行降维操作,输出多个疑似人脸窗口;其次,将前端粗提取得到的人脸窗口作为后端卷积神经网络模型的输入进行特征精细提取,并通过池化操作得到新的特征图;最后,通过全连接层判别输出最佳检测窗口,完成人脸检测全过程。结果 实验选取FDDB人脸检测数据集中包含人脸多姿态变化以及人脸面部特征信息不完整等情况的图像进行测试,TC_CNN方法人脸检测率达到96.39%,误检率低至3.78%,相比当前流行方法在保证算法效率的同时检测率均有提高。结论 两层级联卷积神经网络人脸检测方法能够在人脸多姿态变化和面部特征信息不完整等情况下实现精准检测,保证较高的检测率,有效降低误检率,方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于深度残差网络和注意力机制的人脸检测算法

人脸检测技术作为一种人员身份识别的主流技术被广泛应用于人们的日常生活中。然而在特定应用场景中,当人脸被遮挡或人脸目标非常密集时,人脸识别的检测性能急剧下降。提出一种基于深度残差网络和注意力机制的高精度人脸检测算法。使用残差网络ResNet-50并结合IoU损失函数提高人脸检测精度,并利用注意力机制优化突出脸部区域特征,在此基础上采用非极大值抑制方法增强算法鲁棒性。在公开FDDB数据集上的实验结果表明,该算法的准确率达到96.1%相比传统卷积网络VGG-16算法提高1.6个百分点。     

融合全局和局部特征并基于神经网络的表情识别

在表情中含有最多特征信息的是面部眉毛、眼睛和嘴巴这三个区域,为充分利用这些特征,减少图像中无用信息在识别过程中对计算机内存的占用,提高人脸表情识别系统的准确率和速度,首先采用haar 和 adaboost人脸检测算法,对图像中的人脸进行识别,获得人脸图像并提取眉毛、眼睛和嘴巴,生成局部(眉毛、眼睛、嘴巴)二值化图,利用PCA方法对人脸图像降维,降维后的全局和局部灰度特征值组成一个列向量。样本由表情数据库产生,经过神经网络样本训练后,进行表情识别。结果表明,该系统对人脸表情识别速度明显快于Gabor 小波算法;识别的准确率高于单独使用PCA算法和神经网络算法;消耗内存比用Gabor 小波算法少,运行较流畅。得出结论：因为提取出包含表情特征信息集中区的眉毛、眼睛和嘴巴,尽可能地多保留了这些局部特征信息,因而提高了表情识别准确率,同时,采用PCA方法对原始图像进行降维处理,有效的减少了信息冗余。     

基于YOLO2的地铁进站客流人脸检测方法

由于光照变化、乘客拥挤和站外噪声干扰大等问题,现今地铁进站客流人脸检测技术精度较低。为提高人脸检测精度,本文在YOLO2轻量级目标检测算法Tiny YOLO2原有网络结构基础上,首先利用不同数目的1×1卷积层对特征图进行压缩,然后将特征图尺寸重新调整到统一大小进行级联,得到高维特征图。缩减网络最后几层卷积核数量,用1×1卷积层替换原始网络的3×3卷积层,得到更深而且更窄的人脸检测网络。改进后的网络先后在Wider Face数据集和地铁进站客流数据集上进行训练,得到最终的人脸检测模型。加载训练好的人脸检测模型对随机选取的300幅站外乘客图片进行测试。测试结果表明：本文算法相比Tiny YOLO2原始人脸检测算法,召回率提高4.2%,单幅图片检测速度提高6.5%。同时在广泛使用的人脸检测算法评测数据集FDDB上进行测试,在误检数目为200的情况下,人脸检测准确率相比Tiny YOLO2平均提高5%,比SSD检测算法提高2%,而且本文算法能够在检测速度和精度之间取得较好的平衡,有较好的泛化性。     

基于代价敏感深度决策树的公交车环境人脸检测

针对公交车环境下的人脸检测具有光照变化、模糊、遮挡、低分辨率和姿势变化等问题,提出了基于代价敏感深度决策树的人脸检测算法。首先,基于归一化的像素差异（NPD）特征构建单个深度二次树（DQT）;接着,根据当前决策树的分类结果,利用代价敏感Gentle Adaboost方法对样本权重进行更新,依次训练出多棵深度决策树;最后,将所有决策树通过Soft-Cascade级联得到最终的检测算法。在人脸检测数据集（FDDB）和公交车视频上的实验结果表明,所提算法与现有的深度决策树算法相比,在检测率和检测速度上均有提升。     

基于改进PVANet的实时小目标检测方法

现有目标检测算法主要以图像中的大目标作为研究对象,针对小目标的研究比较少且存在检测精确度低、无法满足实时性要求的问题,基于此,提出一种基于深度学习目标检测框架PVANet的实时小目标检测方法。首先,构建一个专用于小目标检测的基准数据集,它包含的目标在一幅图像中的占比非常小且存在截断、遮挡等干扰,可以更好地评估小目标检测方法的优劣;其次,结合区域建议网络（RPN）提出一种生成高质量小目标候选框的方法以提高算法的检测精确度和速度;选用step和inv两种新的学习率策略以改善模型性能,进一步提升检测精确度。在构建的小目标数据集上,相比原PVANet算法平均检测精确度提高了10.67%,速度提升了约30%。实验结果表明,该方法是一个有效的小目标检测算法,达到了实时检测的效果。     

适用于嵌入式平台的E-YOLO人脸检测网络研究

针对现有人脸检测深度学习算法计算量大,难以移植到嵌入式平台,无法满足移动设备实时性和便捷性需求的问题,提出一种基于YOLO(You Only Look Once)算法的适用于嵌入式平台的小型人脸检测网络E-YOLO(Enhance-YOLO)。借鉴YOLO算法的思想,将人脸检测问题转换为回归问题,将待检测的图像均分为S×S个单元格,每个单元格检测落在单元格内的目标。通过修改YOLO网络模型中的卷积神经网络结构,提高其检测的准确性,同时减少网络结构中卷积核的数目,降低模型的大小。实验结果表明,E-YOLO模型大小为43MB,视频的检测帧率为26FPS,在WIDERFACE和FDDB数据集上均有较高的准确率和检测速度,可以实现在嵌入式平台下的实时人脸检测。     

使用改进Yolov5的变电站绝缘子串检测方法

针对变电站绝缘子串水冲洗机器人在复杂光照环境下无法准确识别绝缘子的问题,提出了一种基于改进Yolov5的绝缘子检测方法。首先针对逆光环境下图像质量差导致算法失效的问题,提出了一种模拟过曝增强算法,并应用到数据增强过程中;此外,针对变电站绝缘子检测任务,对网络的Neck进行了优化裁剪,使推理速度获得了提升;最后,使用注意力机制改善了裁剪后网络检测精度下降的问题。实验表明,改进后的Yolov5在检测精度基本不变的情况下推理速度提高了25%,并且对于逆光下图像的检测精度获得了大幅提升。     

一种特征加权融合人脸识别方法

针对传统人脸识别算法在非限制条件下识别准确率不高的问题,提出了一种特征加权融合人脸识别方法(DLWF⁺)。根据人脸面部左眼、右眼、鼻子、嘴、下巴等5个器官位置,将人脸图像划分成5个局部采样区域;将得到的5个局部采样区域和整幅人脸图像分别输入到对应的神经网络中进行网络权值调整,完成子网络的构建;利用softmax回归求出6个相似度向量并组成相似度矩阵与权向量相乘得出最终的识别结果。经ORL和WFL人脸库上进行实验验证,识别准确率分别达到97%和91.63%。实验结果表明:该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比在限制条件和非限制条件下都具有较高的识别准确率。     

基于眼部特征的疲劳检测算法

PERCLOS值因其良好的非接触性和准确性而被广泛应用于疲劳检测,但通常只采用一种PERCLOS标准.针对这种情况,该文提出眼睛持续闭合时间和动态 PERCLOS 值两个参数进行疲劳检测.该算法首先利用Haar-like 分类器和 Adaboost 算法进行人脸检测和定位;然后利用人脸结构特征缩小人眼的搜索区域,进一步利用 Adaboost 算法定位人眼,避免了眉毛的影响;最后采用图像形态学等图像处理方法获取人眼的垂直高度即上下眼帘的距离,判断人眼是否闭合.在疲劳预测阶段,分时间段采用不同的 PERCLOS 值标准进行判断.该算法对每秒10帧视频帧中的人眼定位准确率达到86.14%,并达到实时性要求,能够提高预测疲劳驾驶的准确性.     

基于眼部自商图—梯度图共生矩阵的疲劳驾驶检测

目的 疲劳驾驶是引发车辆交通事故的主要原因之一,针对现有方法在驾驶员面部遮挡情况下对眼睛状态识别效果不佳的问题,提出了一种基于自商图—梯度图共生矩阵的驾驶员眼部疲劳检测方法。方法 利用以残差网络（residual network,ResNet）为前置网络的SSD（single shot multibox detector）人脸检测器来获取视频中的有效人脸区域,并通过人脸关键点检测算法分割出眼睛局部区域图像;建立驾驶员眼部的自商图与梯度图共生矩阵模型,分析共生矩阵的数字统计特征,选取效果较好的特征用以判定人眼的开闭状态;结合眼睛闭合时间百分比（percentage of eyelid closure,PERCLOS）与最长闭眼持续时间（maximum closing duration,MCD）两个疲劳指标来判别驾驶员的疲劳状态。结果 在六自由度汽车性能虚拟仿真实验平台上模拟汽车驾驶,采集并分析驾驶员面部视频,本文方法能够有效识别驾驶员面部遮挡时眼睛的开闭状态,准确率高达99.12%,面部未遮挡时的识别精度为98.73%,算法处理视频的速度约为32帧/s。对比方法1采用方向梯度直方图特征与支持向量机分类器相结合的人脸检测算法,并以眼睛纵横比判定开闭眼状态,在面部遮挡时识别较弱;以卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）判别眼睛状态的对比方法2虽然在面部遮挡情况下的准确率高达98.02%,但眨眼检测准确率效果不佳。结论 基于自商图—梯度图共生矩阵的疲劳检测方法能够有效识别面部遮挡时眼睛的开闭情况和驾驶员的疲劳状态,具有较快的检测速度与较高的准确率。     

强力输送带接头抽动检测算法研究

针对现有的强力输送带接头检测算法存在效率低、实时性差、精度不高的问题,提出一种基于迭代阈值法图像分割的接头抽动检测算法。由于X射线图像由不同的探测板传回的数据组成,该算法首先采用迭代法对X射线图像进行阈值分割;然后根据接头的特征,在接头与背景交接处通过Y-差分算法进行接头检测;最后根据接头相邻距离进行匹配,并计算匹配点之间的垂直距离实现接头抽动检测。实验结果表明,该算法检测精度高、速度快,满足实际应用要求,为煤矿安全运输提供了保障。     

一种基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测方法

疲劳驾驶检测具有重要的警示作用,对检测方法的准确性和实时性均有较高要求。为此,提出了一种基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测方法。首先,针对车内特定使用环境,对MTCNN算法进行了加速优化,在保证高准确率的同时检测速度提升高达27倍。其次,在实现人脸特征点精确定位基础上,提出了一种基于稀少特征点快速准确提取目标区域图像的ERFP（extracting images based on rare feature points）方法。再次,利用构建的眼、嘴数据集EMSD（eye and mouth state date sets）完成了眼、嘴部状态分类模型的训练。最终,利用训练得到的模型,结合相应的判定算法,实现了疲劳驾驶的检测判定。实验结果表明,该方法在实车环境下对瞌睡和哈欠行为的判定准确率均达到了96%以上,且每秒可完成约50帧图像的检测,具备良好的实时性。     

级联回归的多姿态人脸配准

目的 人脸配准是当前计算机视觉领域的研究热点之一,其目的是准确定位出人脸图像中具有语义特征的面部关键点,这也是人脸识别、人脸美化等众多与人脸有关的视觉任务的重要步骤。最近,基于级联回归的人脸配准算法在配准精度和速度上都达到了最先进的水准。级联回归是一种迭代更新的算法,初始脸形将通过多个线性组合的弱回归器逐渐逼近真实的人脸形状。但目前的算法大多致力于改进学习方法或提取具有几何不变性的特征来提升弱回归器的能力,而忽略了初始脸形的质量,这极大的降低了它们在复杂场景下的配准精度,如夸张的面部表情和极端的头部姿态等。因此,在现有的级联回归框架上,提出自动估计初始形状的多姿态人脸配准算法。方法 本文算法首先在脸部区域提取基于高斯滤波一阶导数的梯度差值特征,并使用随机回归森林预测人脸形状;然后针对不同的形状使用独立的级联回归器。结果 验证初始形状估计算法的有效性,结果显示,本文的初始化算法能给现有的级联回归算法带来精度上的提升,同时结果也更加稳定;本文算法产生的初始形状都与实际脸型较为相近,只需很少的初始形状即可取得较高的精度;在COFW、HELEN和300W人脸数据库上,将本文提出的多姿态级联回归算法和现有配准算法进行对比实验,本文算法的配准误差相较现有算法分别下降了29.2%、13.3%和9.2%,结果表明,本文算法能有效消除不同脸型之间的干扰,在多姿态场景下得到更加精确的配准结果,并能达到实时的检测速度。结论 基于级联回归模型的多姿态人脸配准算法可以取得优于现有算法的结果,在应对复杂的脸形时也更加鲁棒。所提出的初始形状估计算法可以自动产生高质量的初始形状,用于提升现有的级联回归算法。     

Discrete area filters in accurate detection of faces and facial features

This paper introduces a new method for detection of faces and facial features. Proposed algorithm denies the thesis that bottom-up solutions can't work at reasonable speed. It introduces fast detection – about 9 frames per second for a 384 × 256 image – while preserving accurate details of the detection. Main experiments focus on the detection of the eye centers — crucial in many computer vision systems such as face recognition, eye movement detection or iris recognition, however algorithm is tuned to detect 15 fiducial face points. Models were trained on nearly frontal faces. Bottom-up approach allows to detect objects under partial occlusion — particularly two out of four face parts (left eye, right eye, nose, mouth) must be localized. Precision of the trained model is verified on the Feret dataset. Robustness of the face detection is evaluated on the BioID, LFPW, Feret, GT, Valid and Helen databases in comparison to the state of the art detectors.     

基于纹理分布和变形模板的面部特征提取

面部特征提取是面部感知的重要内容,同时也是特定人的3D人脸动画应用中所必须的前期工作.在一个多级人脸检测模块检测到人脸大致区域和尺寸的基础上,提出并实现了一种基于面部图像纹理分布特性和可变形模板的由粗到细的面部特征提取策略,旨在解决可变形模板对参数初值依赖性强和计算时间长的问题.该策略首先利用眼睛区域的谷特性和频率特性定位两个虹膜中心点位置,然后用积分投影确定唇部和鼻子区域的位置,在此基础上进行关键特征点的检测,从而可以得到预定义特征模板参数的良好初值,最后基于贪心算法的多阶段轮换优化算法来搜索一个极小点     

应用深度光学应变特征图的人脸活体检测

目的 随着人脸识别系统应用的日益广泛,提高身份认证的安全性,提升人脸活体检测的有效性已经成为迫切需要解决的问题。针对活体检测中真实用户的照片存在的人脸欺骗问题,提出一种新的解决照片攻击的人脸活体检测算法。方法 利用局部二值模式LBP（local binary pattern）、TV-L1（total variation regularization and the robust L1 norm）光流法、光学应变和深度网络实现的人脸活体检测方法。对原始数据进行预处理得到LBP特征图;对LBP特征图提取光流信息,提高对噪声适应的鲁棒性;计算光流的导数得到图像的光学应变图,以表征相邻两帧之间的微纹理性质的微小移动量;通过卷积神经网络模型（CNN）将每个应变图编码成特征向量,最终将特征向量传递给长短期记忆LSTM（long short term memory）模型进行分类,实现真假人脸的判别。结果 实验在两个公开的人脸活体检测数据库上进行,并将本文算法与具有代表性的活体检测算法进行对比。在南京航空航天大学（NUAA）人脸活体检测数据库中,算法精度达到99.79%;在Replay-attack数据库中,算法精度达到98.2%,对比实验的结果证明本文算法对照片攻击的识别更加准确。结论 本文提出的针对照片攻击的人脸活体检测算法,融合光学应变图像和深度学习模型的优点,使得人脸活体检测更加准确。