改进SSD算法及其在地铁安检中的应用

针对传统SSD算法在检测小目标时容易漏检且检测精度不高的问题,提出一种改进算法。对SSD算法中各尺度特征进行尺寸大小不变的卷积操作,将卷积前后对应的特征进行轻量级网络融合,从而生成新的金字塔特征层,并加入基于残差模块的检测单元避免增加网络模型容量和运算复杂度,同时增强对小尺度目标的检测能力。基于PASCAL-VOC2007小目标数据集的实验结果表明,与传统SSD、YOLOv3、Faster RCNN等算法相比,在PASCAL-VOC2007小目标数据集中,该算法的mAP指标较传统SSD算法提高8.5%,较Faster RCNN算法提高3.9%,较YOLOv3提高2%,FPS达到83 frame/s,其检测地铁安检图片的mAP达到77.8%。     

基于轻量级卷积神经网络的人脸检测算法

针对人脸检测在移动端应用时面临的移动设备计算能力及存储资源受限等问题,设计一种基于轻量级卷积神经网络的改进人脸检测算法Lightweight-SSH。基于单点无头人脸检测器（SSH）人脸检测算法,采用基于MobileNet的轻量级卷积神经网络对样本数据进行特征提取,减少模型的参数量和计算量,通过在SSH网络的检测模块中引入可变形卷积层,提升卷积神经网络对人脸形变的建模能力。在Wider Face数据集上的实验结果表明,与常用人脸检测算法相比,Lightweight-SSH算法在保证检测精度的前提下,明显降低模型复杂度,并提高了模型检测速度。     

基于深度可分卷积神经网络的实时人脸表情和性别分类

针对目前普通卷积神经网络（CNN）在表情和性别识别任务中出现的训练过程复杂、耗时过长、实时性差等问题,提出一种深度可分卷积神经网络的实时人脸表情和性别识别模型。首先,利用多任务级联卷积网络（MTCNN）对不同尺度输入图像进行人脸检测,并利用核相关滤波（KCF）对检测到的人脸位置进行跟踪进而提高检测速度。然后,设置不同尺度卷积核的瓶颈层,用通道合并的特征融合方式形成核卷积单元,以具有残差块和可分卷积单元的深度可分卷积神经网络提取多样化特征,并减少参数数量,轻量化模型结构;使用实时启用的反向传播可视化来揭示权重动态的变化并评估了学习的特征。最后,将表情识别和性别识别两个网络并联融合,实现表情和性别的实时识别。实验结果表明,所提出的网络模型在FER-2013数据集上取得73.8%的识别率,在CK+数据集上的识别率达到96%,在IMDB数据集中性别分类的准确率达到96%;模型的整体处理帧率达到80 frame/s,与结合支持向量机的全连接卷积神经网络方法所得结果相比,有着1.5倍的提升。因此针对数量、分辨率、大小等差异较大的数据集,该网络模型检测快,训练时间短,特征提取简单,具有较高的识别率和实时性。     

基于三维模型的Android手机端人脸姿态实时估计系统

针对人脸姿态估计对系统性能要求高、在手机上运行无法满足实时性要求等问题,实现了一种Android手机端的人脸姿态实时估计系统。首先,由摄像头获得一幅正面和一幅偏移一定角度的人脸图像,利用从运动中构建结构(SfM)算法建立简单三维人脸模型;然后,提取实时人脸图像中与三维人脸模型相互对应的特征点,基于缩放正投影位姿估计(POSIT)算法估计人脸姿态角度;最后将三维人脸模型通过开放图形开发库(OpenGL)实时显示在手机屏幕上。实验结果表明,实时视频中检测人脸姿态并显示的速度可以达到20 frame/s,接近计算机端的基于仿射对应的三维人脸姿态估计算法,而且针对大量图片序列的检测可以达到50 frame/s,能够满足Android手机端的性能和检测人脸姿态的实时性要求。     

一种多尺度卷积神经网络的人脸检测模型

卷积神经网络在检测不同尺度的人脸时所需要的计算量很大,检测过程由多个分离的步骤组成,过于复杂。针对这两方面的不足,提出一种多尺度卷积神经网络模型。根据卷积神经网络各个层具有大小不同的感受野,从不同层提取多个尺度的特征向量分别进行人脸分类与回归,并将网络的全连接层改成卷积层,以适应不同大小的图片输入。该方法将人脸检测的多个步骤集成到一个卷积神经网络中,降低了模型复杂度。实验结果表明,相同测试条件下,所提方法相比其他人脸检测模型在准确率和检测速度上均有显著提升。     

基于多尺度卷积神经网络的人脸润饰检测算法

针对目前人脸润饰检测算法特征提取复杂、识别率低的问题,提出了一种基于多尺度卷积神经网络的人脸润饰检测算法.不同于传统的卷积神经网络,本文的网络增加了图像预处理,利用基于方向梯度直方图（Histograms of Oriented Gradient,HOG）特征的人脸提取算法从原始图像中提取出人脸部分;在第一个池化层后连接局部归一化（Local Response Normalization,LRN）层,加速模型的收敛;提出了多尺度卷积层,将大小为1×1,3×3和5×5的卷积核进行级联,提高模型分类效果.实验结果表明,本文算法的检测精度在人脸润饰数据集LFW和ND-ⅢTD分别达到99.5%和92.9%,相比于主流网络结构和最新人脸润饰检测算法,检测精度有显著提高.     

光流估计下的移动端实时人脸检测

为了提高移动设备人脸检测准确率,提出一种应用于移动设备的实时人脸检测算法。通过改进Viola-Jones方法进行人脸区域快速分割,在不损失速度的情况下提高分割精度;同时应用了光流估计方法将卷积神经网络子网络在离散关键帧上的特征提取结果传播至非关键帧,提高神经网络实际检测运行效率。实验使用YouTube视频人脸数据库、自建20人各1 min正位人脸视频数据库和实际检测项目在不同分辨率下进行,实验结果表明运行速度在2.35帧/秒~22.25帧/秒,达到了一般人脸检测水平;人脸检测在10%误检率下召回率由Viola-Jones的65.93%提高到82.5%~90.8%,接近卷积神经网络检测精度,满足了移动设备实时人脸检测的速度和精度要求。     

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。     

自然环境下实时人脸口罩检测与规范佩戴识别

新冠状病毒具有很强的传染性,规范佩戴口罩可以阻隔病毒通过空气中的飞沫、气溶胶等载体传播,然而在公共场合时有公民不佩戴口罩或不规范佩戴口罩的现象,不利于疫情防控工作的开展。为解决这一问题,提出了一种自然环境下的实时人脸口罩检测与规范佩戴识别方法,采用YOLOv4算法,在自然环境下对公民口罩佩戴情况进行检测。针对模型参数量大,难以部署应用的难题,引入轻量级骨干网络L-CSPDarkNet（LightCSPDarkNet）以提高模型的检测速度,同时提出轻量级特征增强模块Light-FEB（Light Feature Enhancement Black）和多尺度注意力机制Multi-Scale-Sam（MultiScaleSam）增强轻量级主干网络的特征提取能力。实验结果表明,该算法精度可达91.94%,相比于原始YOLOv4算法提高了3.55个百分点,检测速度达到75?frame/s,高于原始YOLOv4的35?frame/s,可满足实际应用的需求。     

交通监控场景中的车辆检测与跟踪算法研究

考虑多目标跟踪过程中存在的实时性和身份跳变问题,提出一种基于检测的多车辆跟踪算法。首先利用Mobilenetv2替换YOLOv3检测算法的主干网络,构建目标检测模块YOLOv3-Mobilenetv2,减少检测算法模型参数,提高检测模块的运行速度;在Mobilenetv2中引入Bottom-up连接,增强多尺度特征图间的信息融合;然后构建基于LSTM的运动模型,解决卡尔曼滤波在非线性系统中产生的预测误差,基于Deepsort跟踪算法,引入LSTM运动模型,形成L-Deepsort跟踪算法;改进L-Deepsort跟踪算法外观匹配策略,提升目标间的关联性;最后融合轻量级目标检测算法YOLOv3-Mobilenetv2与多目标跟踪算法L-Deepsort,形成MYL-Deepsort多车辆跟踪算法,实现多车辆的实时准确跟踪。实验结果表明,该方法在跟踪性能提升的情况下,速度较YOLOv3-Deepsort提高21 frame/s,在TX2平台达到13 frame/s。     

基于AlphaPose优化模型的老人跌倒行为检测算法

针对在低功耗、低成本硬件平台快速准确检测老人跌倒高危行为的问题,提出了一种基于AlphaPose优化模型的老人异常行为检测算法.首先,对行人目标检测模型和姿态估计模型进行优化,以加快人体目标检测和姿态关节点推理;然后,通过优化的AlphaPose模型快速计算得到人体姿态关节点图像坐标数据;最后,计算人体跌倒瞬间头部关节...     

基于DSP的人脸检测3D显示器设计与实现

为了提升3D显示的用户体验,提出了一种基于人脸检测式的3D显示器。针对Haar特征Adaboost人脸检测算法在视频处理中实时性差的特点,提出了一种针对视频的改进人脸检测算法,使系统中的人脸检测速度获得大幅提升。同时使用了高效摄像机标定方法,保证了在人脸检测中的坐标转换精确度。此外,研究了投影变换和3D模型绘制的过程,并针对DSP平台进行了性能优化。实验结果表明了系统的整体实时性性能和良好的视觉体验。     

基于活体检测和身份认证的人脸识别安防系统

人脸识别由于其便捷性和实用性而被广泛应用于各种门禁等场合，但容易受到多种形式的欺骗攻击（如照片攻击和视频攻击）。基于深度卷积神经网络（CNN）的活体检测虽然能够解决以上问题，但是却存在计算量大、对用户不友好以及难以部署于嵌入式系统等缺点，因此提出了一种实时的轻量级的人脸识别安全分类方法。通过将基于色彩纹理分析的人脸活体检测算法与人脸认证算法相融合，提出了一种在无需用户配合的单目摄像头场景下进行人脸活体检测和人脸验证的人脸识别算法。该算法支持实时人脸识别，具有更高的活体检测识别率与鲁棒性。为了验证该算法的性能，以CASIA-FASD和Replay-Attack作为实验的基准数据集，结果表明在活体检测中该算法的半错误率（HTER）为9.7%，等错误率（EER）为5.5%，而且在整个流程中处理1帧图像所需时间为0.12 s，验证了该算法的可行性和有效性。     

基于活体检测和身份认证的人脸识别安防系统

人脸识别由于其便捷性和实用性而被广泛应用于各种门禁等场合,但容易受到多种形式的欺骗攻击（如照片攻击和视频攻击）。基于深度卷积神经网络（CNN）的活体检测虽然能够解决以上问题,但是却存在计算量大、对用户不友好以及难以部署于嵌入式系统等缺点,因此提出了一种实时的轻量级的人脸识别安全分类方法。通过将基于色彩纹理分析的人脸活体检测算法与人脸认证算法相融合,提出了一种在无需用户配合的单目摄像头场景下进行人脸活体检测和人脸验证的人脸识别算法。该算法支持实时人脸识别,具有更高的活体检测识别率与鲁棒性。为了验证该算法的性能,以CASIA-FASD和Replay-Attack作为实验的基准数据集,结果表明在活体检测中该算法的半错误率（HTER）为9.7%,等错误率（EER）为5.5%,而且在整个流程中处理1帧图像所需时间为0.12 s,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于深度学习的ARM平台实时人脸识别

针对ARM平台上人脸识别实时性不强和识别率低的问题，提出一种基于深度学习的实时人脸识别方法。首先基于MTCNN人脸检测算法设计了一种实时检测并追踪人脸的算法；然后在ARM平台上基于深度残差网络（ResNet）设计人脸特征提取网络；最后针对ARM平台的特点，使用Mali-GPU加速人脸特征提取网络的运算，分担CPU负荷，提高系统整体运行效率。算法部署在基于ARM的瑞芯微RK3399开发板上，运行速度达到22 帧/s。实验结果表明，与MobileFaceNet相比，该方法在MegaFace上的识别率提升了11个百分点。     

基于3D可扩展PE阵列CNN加速器的设计

卷积神经网络具有参数大、运算量大的特点,当将其具体应用在移动端设备时,需要在满足帧率(速度)的前提下,尽量减少功耗与芯片面积.考虑满足现有移动端网络的兼容性、性能和面积等因素,设计一个基于3D可扩展PE阵列的CNN加速器.该加速器兼容3×3卷积、3×3深度可分离卷积、1×1卷积和全连接层,其PE阵列能根据具体应用的网络...     

基于改进Fast-SCNN的塑瓶气泡缺陷实时分割算法

在医用塑瓶的瓶身气泡检测时，瓶身气泡位置的任意性、气泡大小的不确定性以及气泡特征与瓶身特征之间的相似性增加了气泡缺陷的检测难度。针对上述气泡缺陷检测难点问题，提出了一种基于改进快速分割卷积神经网络(Fast-SCNN)的实时分割算法。该分割算法的基础框架为Fast-SCNN，而为弥补原有网络分割尺寸的鲁棒性不足，借鉴了SENet的通道间信息的利用与多级跳跃连接的思想，具体为网络进一步下采样提取深层特征，在解码阶段将上采样操作融合SELayer模块，同时增加两次与网络浅层的跳跃连接。设计四组对比实验，在气泡数据集上以平均交并比（MIoU）与算法单张分割时间作为评价指标。实验结果表明，改进Fast-SCNN的综合性能最好，其MIoU为97.08%，其预处理后的医用塑瓶的平均检测时间为24.4 ms，其边界分割准确率较Fast-SCNN提升了2.3%，增强了对微小气泡的分割能力，而且该网络的MIoU相较现有的U-Net提升了0.27%，时间上降低了7.5 ms，综合检测性能远超过全卷积神经网络(FCN-8s)。该算法能够有效地对较小的、边缘不清晰的气泡进行分割，满足对气泡缺陷实时分割检测的工程要求。