融合全局与局部特征的深度卷积神经网络算法

为进一步提高人脸表情识别的准确率,提出一种融合全局与局部特征的深度卷积神经网络算法(GL-DCNN).该算法由两个改进的卷积神经网络分支组成,全局分支和局部分支,分别用于提取全局特征和局部特征,对两个分支的特征进行加权融合,使用融合后的特征进行分类.首先,提取全局特征,全局分支基于迁移学习,使用改进的VGG19网络模型...     

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。     

多信息融合的深度学习人脸表情识别算法研究

人脸表情识别作为人机交互系统的重要组成部分,在安防监控、人机交互等领域有广泛的应用,是计算机视觉的研究热点。传统的卷积神经网络方法一般提取单张人脸图像或者人脸标记点作为特征提取的输入数据,未能考虑到人脸全域的表情信息。提出了一种基于三通道多信息融合的深度学习人脸表情识别模型,以人脸图像表情平静到高峰时期标记点坐标的相对位移为输入,提取整个人脸表情图像特征信息,模型融合了稀疏自编码器以提高对边缘特征提取效率。该模型在CK+数据集上进行了训练和测试,实验结果表明,与该领域中的同类算法相比,该算法模型提高了表情识别的准确率。     

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。     

基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法

针对如何利用人脸图像进行亲属关系认证的问题,提出基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法.首先,构建一个包含卷积层、全连接层和soft-max分类层的深度卷积神经网络模型.卷积层可以提取亲子图像的隐性特征,全连接层可以将提取的隐性特征映射为亲属关系认证的二分类问题,soft-max分类层可以直接判断该对样本是否具有亲属关系.然后,将成对的标记训练数据输入网络进行迭代,优化深度网络模型参数,直至损失曲线稳定.最后,利用训练完毕的深度网络模型对输入测试图像对进行分类判决,通过统计得到最终的准确率.在KinFaceWI和KinFaceWII数据库上的结果显示,相比以往的亲属关系认证算法,文中模型具有更好的性能.     

基于改进LeNet-5的面部表情识别方法

针对现有面部表情识别算法耗时长、收敛速度慢、分类精度低等问题,对LeNet-5网络的框架和内部结构进行双重优化和改进,并提出一种基于改进LeNet-5的面部表情识别方法。为了能够提取更加多样化的特征,同时提升特征表达能力,首先增加卷积层和池化层的个数,调整网络内部参数;其次,通过对卷积层、全连接层进行批规范化处理,提高网络模型的泛化能力;最后,3个池化层以maxpool_avgpool_avgpool的组合方式进行重叠池化。在FER2013人脸表情数据库进行实验,结果表明改进后的模型相较于目前的算法具有更高的识别精度。     

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。     

基于全局空间注意力的人脸表情识别

人脸表情识别是模式识别领域中一个重要的研究方向。传统的机器学习方法受限于需要手动提取特征,该方式会导致识别结果的泛化能力不足,且稳定性较差。针对该限制,设计了一种基于深度学习的人脸表情识别算法,该算法通过卷积神经网络提取特征,然后经过全局空间注意力模块对特征分配权重,增强并融合重要特征、抑制边缘特征,从而提升网络分类的准确性。通过在FER2013人脸表情数据集上的实验,验证了该算法的合理性与有效性,最高达到了1.014%的准确度提升。最后,将算法应用于真实场景下的人脸表情识别,同样能拥有较高的识别精度,验证了该算法在真实环境下的有效性。     

多任务卷积神经网络的电梯乘客识别方法

电梯安全监测系统应用中, 对于电梯乘客识别往往采用红外传感技术或是传统人脸检测算法如Haar-like、HOG实现, 但应用效果并非很理想. 近年来随着深度学习的发展, 基于卷积神经网络的人脸检测算法在精度上高于传统人脸检测算法, 被多个领域应用. 基于多任务级联卷积神经人脸检测算法模型小、运算快的特点而将其应用到电梯安全监测系统中的电梯乘客识别, 通过引入Inception模块思想, 利用不同大小卷积核并行操作增加各级网络的深度和宽度, 提升网络特征提取能力, 结合Batch Normalization算法提高模型训练速度和网络的分类能力. 实验结果表明, 改进后算法的精度比原算法提升了2％, 实现高准确率的电梯乘客识别.     

跨年龄人脸验证技术研究

针对跨年龄人脸验证任务中面部纹理、形状特征变化的问题,提出一种基于双编码平均局部二值模式(dual-coded average local binary pattern,DCALBP)与深度学习算法相结合的多任务人脸验证算法.首先,使用多任务卷积神经网络(multi-task convolutional neural ...     

基于改进的卷积神经网络LeNet-5的车型识别方法*

针对现有车型识别算法的耗时长、特征提取复杂、识别率低等问题,本文引入了基于深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Network CNN)方法。此方法具有鲁棒性好,泛化能力强,识别度高等优点,因而被广泛使用于图像识别领域。在对公路中的4种主要车型(大巴车,面包车,轿车,卡车)的分类实验中,我们运用改进后的卷积神经网络LeNet-5,使车型训练、测试结果均达到了98%以上。另外,本文还研究了改进网络中的Dropout层对车型识别效果的影响。与传统算法相比,经过本文改进后的卷积神经网络LeNet-5,在减少检测时间和提高识别率等方面都有了显著提高,在车型识别上具有明显的优势。     

一种改进的LeNet-5嵌入式人脸识别方法

给出了一种基于LeNet-5改进的人脸识别方法,以其能适用于资源及计算能力有限的嵌入式系统.把典型卷积神经网络LeNet-5的结构,设计为由两个卷积采样层、一个全连接隐藏层和一个分类输出层,降低了网络结构复杂度.而且减少了卷积核的个数、改进了池化方式以及分类输出方式,降低了计算复杂度.实验证明,在保证训练和测试精度的同时,该方法提高了在嵌入式平台上进行单人脸识别的速度.     

多任务学习及卷积神经网络在人脸识别中的应用

随着深度学习的发展,近年来人脸识别借助深度学习技术取得了巨大突破。但是在已有的基于深度学习的人脸识别框架中,各个任务（人脸鉴别、认证和属性分类等）都是相互独立设计、运作的,使得整体算法低效、耗时。针对这些问题,提出一种基于多任务框架的深度卷积网络。通过将人脸鉴别、认证和属性分类同时作为网络目标函数,端到端地训练整个深度卷积网络,算法简洁高效。此网络可以同时完成上述三个任务,不需要额外的步骤。实验结果显示,即使在有限的数据支持下,该方法依然能够取得不错的性能,在人脸识别权威数据集LFW上获得了97.3%的精度。     

基于双重优化的卷积神经网络图像识别算法*

为了进一步提高卷积神经网络算法的收敛速度和识别精度,提出基于双重优化的卷积神经网络图像识别算法。在构建卷积神经网络的过程中,针对特征提取和回归分类建立双重优化模型,实现对卷积与全连接过程的集成优化,并与局部优化算法对比,分析各算法的识别率和收敛速度的差异。在手写数字集和人脸数据集上的实验表明,双重优化模型可以在较大程度上提高卷积神经网络的收敛速度和识别精度,并且这种优化策略可以进一步拓展到其它与卷积神经网络相关的深度学习算法中。     

基于深度级联孪生网络的小样本调制识别算法

为解决传统基于深度学习的调制识别算法在小样本条件下识别准确率较低的问题,提出一种基于深度级联孪生网络的通信信号小样本调制识别算法。根据通信信号时序图的时空特性,设计由卷积神经网络和长短时记忆网络级联的特征提取模块将原始信号特征映射至特征空间,同时在孪生网络架构下对提取的特征进行距离度量并以相似性约束训练网络,避免特征提取模块在训练过程中出现过拟合现象,最终通过最近邻分类器识别待测样本的调制类别。在DeepSig公开调制数据集上的实验结果表明,与传统基于深度学习的调制识别算法相比,该算法能有效降低训练过程中所需的样本量,且在小样本条件下的识别准确率更高。     

基于跨连接LeNet-5网络的面部表情识别

为避免人为因素对表情特征提取产生的影响,本文选择卷积神经网络进行人脸表情识别的研究.相较于传统的表情识别方法需要进行复杂的人工特征提取,卷积神经网络可以省略人为提取特征的过程.经典的LeNet-5卷积神经网络在手写数字库上取得了很好的识别效果,但在表情识别中识别率不高.本文提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络来进行面部表情识别,将网络结构中提取的低层次特征与高层次特征相结合构造分类器,该方法在JAFFE表情公开库和CK+数据库上取得了较好的结果.     

基于轻量级网络的实时人脸识别算法研究

为了在嵌入式和移动设备上实现高精度的实时人脸识别,对常见的网络在人脸识别方面的优缺点进行了分析,提出了一种高效的深度卷积神经网络模型Lightfacenet。在网络中结合深度可分离卷积、逐点卷积、瓶颈结构和挤压与激励结构提出了轻量化神经网络单元,使网络在保证有一定准确率的情况下有效地解决深层的神经网络带来的参数冗余和计算量大的问题,再通过改进的非线性激活函数进一步提高网络的准确性。该神经网络在保留卷积神经网络部分优点的同时也很好地平衡了网络的缺点。在同样的实验环境下,Lightfacenet网络既实现了非常高的识别精度,也在模型推理速度上达到实时的效果。在使用MS-Celeb-1M数据集训练后,该模型在LFW数据集上达到了99.50%的准确率,其效果已经可以与现在的大型卷积神经网络媲美。对于面部识别,Lightfacenet比目前最先进的移动卷积神经网络在保证准确率的情况下提高了效率。     

基于LBP和数据扩充的CNN人脸识别研究

针对卷积神经网络在人脸识别存在的数据集比较少,容易发生过拟合的问题,提出对人脸进行局部二值模式处理,提升图像特征,再引入深度卷积生成对抗网络对局部二值化的人脸进行生成,有效扩充数据集,提升卷积神经网络的泛化能力。该人脸识别卷积神经网络模型包括3层卷积层,3层池化层,1个全连接层,1个Softmax分类回归层。仿真实验中,选取ORL人脸数据库中40人每人10张的人脸图像按8∶1∶1比例设置为训练集、验证集和测试集,并选取Yale人脸数据库中15人每人11张的人脸图像按9∶1∶1的比例设置训练集、验证集和测试集,通过LBP算法提取人脸纹理特征对其进行生成,分别扩充数据集至990张和2200张。结果表明,该算法的人脸识别率不仅高于未扩充数据PCA和LBP等传统人脸识别方法的识别率,而且也将卷积神经网络的识别率提升了约2%,有效提高了泛化能力。