基于深度可分离卷积结构的人脸表情识别研究

人脸表情识别是计算机视觉领域中人脸识别的一个重要分支。由于人脸表情多样性,头部姿态变化以及表情主 体所处环境等诸多因素的影响,给人脸表情识别的工作带来了很大的挑战。针对采用传统卷积神经网络,由于其模型参数数 量多,且比传统机器学习算法的人脸表情识别精度的提高有限,给出了一种基于深度可分离卷积结构的改进卷积神经网络模 型。基于该模型对Fer2013灰度表情识别数据集进行实验,结果表明,在保证了68.31% 的较高准确率情况下,与传统卷积神经 网络相比,模型的网络结构得到了优化,模型参数数量大大减少,且模型参数的利用效率较高。     

新时代背景下基于深度学习的人脸识别技术开发探究

人脸识别技术的出现具有划时代的意义,该技术凭借强大的技术支持被广泛应用于监控、安防、支付等领域。传统人脸识别具有卡顿和识别准确率低等问题,基于深度学习的人脸识别技术能够很好地解决这些问题,优化识别流程,提升识别效率。文章首先对深度学习、卷积神经网络及人脸识别进行概述,然后对人脸识别的数据预处理进行分析,包括人脸检测、人脸关键点监测和人脸归一化,最后对基于深度学习网络的人脸识别进行研究。     

基于深度学习卷积神经网络的民航旅客人脸智能识别方法

在民航旅客人脸识别中,由于人脸特征提取差,导致识别准确率低,因此提出基于深度学习卷积神经网络的民航旅客人脸智能识别方法。首先,利用深度学习卷积神经网络检测人脸,获取人脸位置并标记关键特征点;其次,基于人脸姿态校正提取关键特征,利用三角对线理论融合人脸特征;最后,通过计算待检测图像与数据集中图像的余弦相似度,实现人脸智能识别。实验结果表明,该方法的识别准确率在92%以上,证明其具备可行性。     

基于深度学习的人脸识别

人脸识别是图像领域的经典问题。为解决目前人脸识别中普遍存在的识别精度不高、特征点估计较为粗糙等问题,提出一种基于ResNet卷积神经网络(R-CNN)的人脸识别方法。该方法利用人脸特征探测器有效地提取了人脸特征,同时将R-CNN用于二维人脸识别,建立了人脸识别模型。实验采集了400张目标脸图片,并将其与人脸库中的1 000张样本进行混合。R-CNN模型共训练了130轮,能在摄像头中识别目标脸。在训练了80轮之后,模型准确率达到了90%以上,识别效果较好。相较于传统的人脸识别方法,该方法结合了深度学习方法,具有较高的识别率。     

基于卷积神经网络的人脸信息增强识别研究

在采集人脸图像时,图像存在模糊性较大或者姿态变化幅度较大等问题,人脸准确识别的精度不高,为了提高人脸识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络的信息增强的人脸识别算法。对采集的模糊人脸图像进行小波降噪处理,对降噪输出的图像进行自适应模板匹配,结合图像分割方法对人脸图像进行分块,利用Radon尺度变换的几何特征不变性对人脸的关键特征点进行信息增强,采用卷积神经网络分类器对增强的人脸特征点进行分类,实现特征点优化提取和人脸准确辨识。仿真结果表明,采用该方法进行人脸识别的准确性较好,且能满足大批量样本人脸快速识别的应用需求。     

基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别

为解决传统人脸识别算法特征提取困难的问题,提出了基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别方法,利用卷积神经网络提取人脸特征,通过主成分分析法对特征降维,最后利用贝叶斯分类器进行判别分类,在ORL（olivetti research laboratory）人脸库上进行实验,获得了99.00%的识别准确率。实验结果表明,卷积神经网络提取的人脸图像特征具有很强的辨识度,与PCA（principal component analysis）和贝叶斯分类器结合之后可有效提高人脸识别的准确率。     

一种卷积神经网络和极限学习机相结合的人脸识别方法

卷积神经网络是一种很好的特征提取器,但却不是最佳的分类器,而极限学习机能够很好地进行分类,却不能学习复杂的特征,根据这两者的优点和缺点,将它们结合起来,提出一种新的人脸识别方法。卷积神经网络提取人脸特征,极限学习机根据这些特征进行识别。本文还提出固定卷积神经网络的部分卷积核以减少训练参 数,从而提高识别精度的方法。在人脸库ORL和XM2VTS上进行测试的结果表明,本文的结合方法能有效提高人脸识别的识别率,而且固定部分卷积核的方式在训练样本少时具有优势。     

基于深度学习的轻量级和多姿态人脸识别方法

目前基于深度学习的人脸识别方法存在识别模型参数量大、特征提取速度慢的问题,而且现有人脸数据集姿态单一,在实际人脸识别任务中无法取得好的识别效果。针对这一问题建立了一种多姿态人脸数据集,并提出了一种轻量级的多姿态人脸识别方法。首先,使用多任务级联卷积神经网络（MTCNN）算法进行人脸检测,并且使用MTCNN最后包含的高层特征做人脸跟踪;然后,根据检测到的人脸关键点位置来判断人脸姿态,通过损失函数为ArcFace的神经网络提取当前人脸特征,并将当前人脸特征与相应姿态的人脸数据库中的人脸特征比对得到人脸识别结果。实验结果表明,提出方法在多姿态人脸数据集上准确率为96.25%,相较于单一姿态的人脸数据集,准确率提升了2.67%,所提方法能够有效提高识别准确率。     

基于VGGNet和多谱带循环网络的高光谱人脸识别系统

为了提高光谱人脸数据表征人脸特征的有效性，提出一种基于VGGNet和多谱带循环训练的高光谱人脸识别方法。首先，在光谱人脸图像的预处理阶段，采用多任务卷积神经网络（MTCNN）进行高光谱人脸图像的精确定位，并利用混合通道的方式对高光谱人脸数据进行增强；然后，基于卷积神经网络（CNN）结构建立一个面向高光谱人脸识别的VGG12深度网络；最后，基于高光谱人脸数据的特点，引入多谱带循环训练方法训练建立的VGG12网络，完成最后的训练和识别。在公开的UWA-HSFD和PolyU-HSFD高光谱人脸数据集的实验结果表明，所提方法取得了比其他深度网络（如DeepID、DeepFace、VGGNet）更好的识别性能。     

基于残差网络的非限定条件人脸识别研究

针对非限制人脸识别中人脸图像的尺寸和角度影响识别精度的问题,本文根据渐进校准的思想,设计出一种以具有渐进校准功能的卷积神经网络为分析算法的人脸识别方法。首先在非限制环境下对人脸图像进行几何归一化处理,并且利用主成分分析法进行降维;然后基于仿射变换和局部人脸分割理论,提出基于细节变换与特征融合的方法对人脸进行矫正;最后利用残差卷积神经网络构建人脸识别模型,在LFW数据集上对模型参数进行训练,并对训练后的模型进行仿真和检验。实测表明,通过矫正得到的正面人脸图像虽然存在轻微的扭曲现象,但其提取的特征信息能够有效提高非限制条件下多姿态人脸的识别准确率。     

基于深度卷积网络的人脸年龄分析算法与实现

作为一种新兴的生物特征识别技术,基于人脸图像的年龄估计技术在目前已经成为计算机视觉、人机交互等领域的一个重要研究课题。2006年以来,深度卷积网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域广泛使用,取得了很好的效果。本文基于深度卷积网络的人脸年龄分析算法,构建一个多层卷积神经网络,通过卷积神经网络获取深度卷积激活特征,作为人脸年龄估计的特征,并利用支持向量机(SVM)的方法训练年龄估计模型,得到年龄估计结果,在人脸识别权威数据集Morph上获得了91.3%的正确率,同时也对比在了不同条件下对实验结果的影响。     

基于深度卷积神经网络的人脸识别

目前人脸识别技术被广泛应用于实际生活各个领域,尤其是在实时视频场景下应用越来越普及,因此对人脸识别的研究具有重大价值。通过应用Keras框架和深度学习相关知识构建深度卷积神经网络,训练出有效的人脸识别模型,并应用到实时视频场景进行人脸检测和识别,最后通过实验表明此方法能够有较高的正确率,并能准确识别视频中的人脸。     

基于Prewitt算子的卷积神经网络人脸识别方法

为了提高人脸识别算法的识别性能,提出了基于Prewitt算子的卷积神经网络人脸识别方法。首先通过直方图均衡化和Prewitt算子对人脸图像进行预处理;然后将其输入卷积神经网络进行训练,并采用指数衰减法来设置学习率加快收敛速度,使用L2正则化和Dropout来防止过拟合。该方法在ORL人脸数据库上的识别时间为0.2 s,识别率达到了98.1%。实验结果表明,利用Prewitt算子和改进的卷积神经网络能缩短识别时间,并且能提高识别率,具有一定优越性。     

基于卷积神经网络结合SVM的人脸识别研究

提出了卷积神经网络与支持向量机结合的方法运用于遮挡人脸识别。通过卷积神经网络的卷积、下采样和Softmax的特征提取处理,由支持向量机完成后续的训练和识别。利用AR人脸库进行实验,并和传统的人脸识别方法进行比较分析,实验结果表明本文的方法有更高的识别率。     

基于卷积神经网络特征融合的人脸识别算法

为提高卷积神经网络的识别性能,提出了一种基于多种卷积神经网络模型的特征融合方法。论文通过构建一个深度学习网络,将多种卷积神经网络模型如ResNet、InceptionV3和VGG19提取的特征进行融合,并将融合后的特征应用到人脸识别中,据此训练出特征融合网络模型的网络参数;最后利用计算求出的阈值来区分类别。实验结果表明,在人脸库LFW数据集上,论文算法的人脸识别率可达98%;与现有的单一卷积神经网络相比,论文算法识别率更高。     

融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法研究

基于人脸信息的身份认证对于个人安全和社会稳定都具有非常重要的意义。传统的人脸认证方法依赖人工构造视觉特征,易受外界条件影响,识别精度不高。深度学习模型以自主学习方式进行特征提取,能从复杂的数据中提取到人脸的隐性特征。然而大部分深度学习人脸认证方法需大量带有身份标记的训练样本,额外增加了标记数据的成本。针对以上问题,提出了融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法。该算法在Siamese神经网络框架基础上,引入LeNet-5卷积神经网络,将单分支LeNet-5卷积网络扩充为结构相同且参数共享的双分支LeNet-5卷积网络,通过缩小卷积核、增加卷积层来调整网络结构,使用Contrastive Loss函数对融合网络进行训练。实验结果表明,该算法在不同的人脸数据集上,均获取较高的识别精度。     

基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统设计

为有效识别人脸区域,提升其在多种领域应用效果,设计基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统。以模块化思想设计嵌入式系统架构,采集与预处理高光谱人脸图像,并将预处理后的图像数据放入RAM存储器;人脸检测模块调用RAM存储器存储数据,并加载Haar人脸分类器,完成人脸区域检测提取工作;之后由人脸特征提取与识别模块经人脸区域LBP特征提取、LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型构建与训练等操作,输出人脸识别结果。实验结果表明,该系统能够在较短时间内完成LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型训练。     

基于分块的有遮挡人脸识别算法

随着深度学习技术的发展,人脸识别在受控环境下的准确率已经达到了非常理想的效果。然而,真实环境下获取的人脸图像往往因为遮挡而难以识别。针对遮挡条件下的人脸识别准确率不高、稳定性差的问题,结合传统的人脸分块和深度卷积神经网络,提出一种基于分块的有遮挡人脸识别算法。基于人脸特征点定位的结果进行人脸分块,使用一种改进的轻量级卷积神经网络进行各个人脸区块的特征提取;利用多分类网络结合输入区块的额外信息进行人脸区块的遮挡判别;结合人脸块特征与遮挡二分类判别结果获取表征遮挡人脸的特征。实验结果表明,经过以上步骤提取出的特征对遮挡具有较强的鲁棒性,并且在满足一定的条件下,即使人脸由大面积遮挡也能在实验数据集上保持94%的准确率。     

基于CNN的人脸反欺诈的框架研究与实现

随着5G的发展和信息技术的推广,人脸识别和反欺诈越来越受到重视,但市面上现有的人脸识别系统在技术上存在采集数据不完整、识别风险管理存在漏洞等问题,同时人为的欺诈行为也越来越常见。为防止人脸识别系统将假人识别为真实人脸用户,本文提出基于卷积神经网络的人脸反欺诈算法框架,最终实现自动化的人脸反欺诈识别技术。实验结果表明,该方法的准确率达到73.23%。     

基于深度可分离卷积的人脸表情识别

为解决在复杂环境下人脸表情识别模型泛化能力不足、识别精度及效率不高的问题,提出一种基于深度可分离卷积的人脸表情识别方法.利用人脸分割网络分割出人脸图像中与表情识别最相关的感兴趣区域,减少非重要因素影响;利用深度可分离卷积构建两个基分类器,实现模型轻量化;采用联合微调方法融合基分类器,提升模型识别率.实验结果表明,在FER-2013数据集上的识别率达到75.15％,较Kaggle表情识别挑战赛冠军提高了3.95％;在CK+和JAFFE数据集上的识别率高达98.98％、97.14％,验证了其有效性.