基于深度学习的面部图像修饰检测研究

发布时间：2023-01-08 16:56

　　随着科技的进步与发展,数字图像也越来越普及,随之各种功能强大的图像编辑软件也应运而生,诸如Adobe Photoshop、PortraitPro Studio Max、美图秀秀、GIMP和Snapseed等,给人们提供了很多便利,照片持有者对一些人脸数字图像进行编辑和修改也就变得轻而易举。经过编辑和修改后的数字图像可以变得赏心悦目,描绘出的完美的身材和无瑕疵皮肤的人物图像也给人带来视觉上的享受体验。然而,如果数字图像被不怀好意的人篡改后,这个过程则会涉及到欺骗和伪造,也将会对个人隐私、社会稳定和国家政治、经济等各方面带来严重的负面影响。因而,随着恶意对人脸图像篡改事件的频繁发生,对人脸面部图像修饰检测技术的研究也显得尤为重要,基于此问题,再结合深度学习模型本身的诸多优势以及其所占据的核心地位,本文提出了基于深度学习的人脸面部图像修饰检测的方法,主要研究成果如下:（1）通过对深度学习方法中受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine,RBM）模型结构、训练算法和参数设置等理论知识方面的研究,然后结合人脸面部图像润饰篡改的问题给出具体的算法实现,进而实现了对人脸... 

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 本文组织结构
第2章 深度学习关键技术
    2.1 受限玻尔兹曼机
        2.1.1 RBM基本模型
        2.1.2 RBM训练算法
        2.1.3 RBM的用途
        2.1.4 RBM的参数设置
    2.2 卷积神经网络
        2.2.1 卷积神经网络的基本结构
        2.2.2 卷积神经网络学习算法
        2.2.3 卷积神经网络的基本函数
    2.3 深度信念网络
        2.3.1 DBN模型
        2.3.2 DBN训练过程
    2.4 栈式自编码神经网络
        2.4.1 栈式自编码神经网络的基本结构
        2.4.2 栈式自编码神经网络的训练过程
    2.5 本章小结
第3章 基于RBM的面部图像修饰检测算法
    3.1 概述
    3.2 基于RBM的人脸面部修饰检测算法实现
        3.2.1 图像预处理
        3.2.2 RBM结合KNN分类器的模型训练
    3.3 实验结果及分析
        3.3.1 实验说明
        3.3.2 实验参数设置
        3.3.3 实验结果分析
    3.4 本章小结
第4章 基于卷积神经网络的面部修饰检测算法
    4.1 概述
    4.2 基于CNN的人脸面部修饰检测算法实现
        4.2.1 Wang-Net1 卷积神经网络模型构造
        4.2.2 Wang-Net2 卷积神经网络模型构造
    4.3 实验设置
        4.3.1 实验平台搭建
        4.3.2 实验参数设置
        4.3.3 图像集的构造
    4.4 实验结果及分析
        4.4.1 三种网络模型的精度对比
        4.4.2 单张人脸图像检测
    4.5 本章小结
结论
参考文献
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录
附录B 攻读学位期间参与的主要项目
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]自然语言处理中的深度学习:方法及应用[J]. 林奕欧,雷航,李晓瑜,吴佳.  电子科技大学学报. 2017(06)
[2]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军.  计算机学报. 2017(06)
[3]基于CNN的监控视频事件检测[J]. 王梦来,李想,陈奇,李澜博,赵衍运.  自动化学报. 2016(06)
[4]基于卷积神经网络的鲁棒性基音检测方法[J]. 张晖,苏红,张学良,高光来.  自动化学报. 2016(06)
[5]一种基于CLMF的深度卷积神经网络模型[J]. 随婷婷,王晓峰.  自动化学报. 2016(06)
[6]基于受限玻尔兹曼机的频谱建模与单元挑选语音合成方法[J]. 宋阳,凌震华,戴礼荣.  模式识别与人工智能. 2015(08)
[7]深度学习研究综述[J]. 孙志军,薛磊,许阳明,王正.  计算机应用研究. 2012(08)
[8]中值滤波与均值滤波的应用研究[J]. 杨秋霞.  内江科技. 2010(11)

硕士论文
[1]深度学习神经网络在语音识别中的应用研究[D]. 陈硕.华南理工大学 2013



本文编号：3728848