基于单调的一次样条激活函数构造和带有旋转角度，图像质量分数的人脸识别

发布时间：2021-05-07 13:59

　　近几年,神经网络在众多领域已经取得了巨大的突破.激活函数在神经网络中扮演了 一个重要的组成部分,而ReLU激活函数的使用更是近来深度神经网络可以取得性能提升的一个重要因素.得益于深度神经网络,人脸识别领域更是取得了长足的发展.然而,深度学习在侧面人脸上的精度却要小很多;同时图像的质量也不尽相同,质量差的图像会拉低整体的识别精度.本文的研究课题正是想提出一种性能更好的激活函数和人脸识别算法.研究内容分为两部分,一部分是设计激活函数,提出Binary PReLU和Leaky PReLU两种激活函数,新的增强激活函数适应性更强.另一部分是改进带有旋转角度和图像质量分数人脸识别算法.利用人脸旋转角度和中间特征,可以得到更好的人脸表达.通过组合损失函数和预测的图像质量分数,既降低了对数据集的要求同时又可以得到一个较好的损失函数.论文第一部分简要叙述了激活函数和人脸识别的研究背景以及本文的主要工作.第二部分详细介绍了Binary PReLU和Leaky PReLU两种激活函数.第三部分,基于文献[14][15],设计了带有旋转角度和图像质量分数的人脸识别算法.最后一部分,在常见图像数据集和常用网络... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 激活函数介绍
    1.2 人脸识别介绍
    1.3 本文的主要工作和安排
第二章 设计新的激活函数
    2.1 一次样条激活函数
        2.1.1 ReLU
        2.1.2 Leaky ReLU
        2.1.3 PReLU
    2.2 Binary PReLU
        2.2.1 激活函数特点
        2.2.2 反向传播
        2.2.3 前向传播算法
    2.3 Leaky PReLU
        2.3.1 激活函数特点
        2.3.2 前向传播算法
    2.4 本章小结
第三章 带有旋转角度和图像质量分数的人脸识别算法
    3.1 人脸旋转角度估计
        3.1.1 基于PnP问题的姿势估计
        3.1.2 自动估计人脸旋转角度
    3.2 图像质量分数估计
    3.3 本章小结
第四章 数据实验
    4.1 激活函数数据实验
        4.1.1 MNIST
        4.1.2 Cifar10
        4.1.3 Cifar100
        4.1.4 Caltech-256
        4.1.5 Fashion-MNIST
        4.1.6 PASCAL VOC
    4.2 人脸识别数据实验
    4.3 本章小结
结论
参考文献
作者简介
致谢


【参考文献】：
博士论文
[1]具有广义分段线性激活函数的递归神经网络的多稳定性分析[D]. 黄玉娇.东北大学 2014



本文编号：3173517