级联型P-RBM神经网络的人脸检测

发布时间：2017-09-30 14:04

  本文关键词：级联型P-RBM神经网络的人脸检测

  更多相关文章： 人脸检测 受限玻尔兹曼机(RBM) 概率态受限玻尔兹曼机(P-RBM) 神经网络

【摘要】：目的针对非理想条件下快速准确的人脸检测问题,提出一种基于概率态多层受限玻尔兹曼机(RBM)级联神经网络的检测方法。方法它采用RBM中神经元的概率态表征来模拟人脑神经元连续分布的激活状态,并且利用多层P-RBM(概率态RBM)级联来仿真人脑对视觉的层次学习模式,又以逐层递减隐藏层神经元数来控制网络规模,最后采用分层训练和整体优化的机制来缓解鲁棒性和准确性的矛盾。结果在LFW、FERET、PKUSVD-B以及CAS-PEAL数据集上的测试都实现了优于现有典型算法的检测性能。对于单人脸检测,相比于Adaboost算法,将漏检率降低了2.92%;对于多人脸检测,相比于结合肤色的Adaboost算法,将误检率降低了14.9%,同时漏检率降低了5.0%,检测时间降低了50%。结论无论是静态单张人脸,还是复杂条件下视频多人脸检测,该方法不仅在误检率和漏检率上表现更好,而且具有较快的检测速度,同时对于旋转人脸检测具有较强的鲁棒性。针对基于肤色的多人脸检测研究,该方法能显著降低误检率。
【作者单位】： 杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室;
【关键词】： 人脸检测 受限玻尔兹曼机(RBM) 概率态受限玻尔兹曼机(P-RBM) 神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(60802047,60702018)~~
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言 人脸检测一直是计算机视觉和模式识别领域一个非常活跃的研究课题。近年来,视频网络的覆盖程度迅速增长,非理想情况下的人脸检测技术由于在视频监控、智能化设备、智慧城市以及安全等领域所具有的应用价值而受到越来越多的关注。现有的人脸检测技术大致可以分为4类:基

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 云中客;新的神经网络来自于仿生学[J];物理;2001年10期

2 唐春明,高协平;进化神经网络的研究进展[J];系统工程与电子技术;2001年10期

3 李智;一种基于神经网络的煤炭调运优化方法[J];长沙铁道学院学报;2003年02期

4 程科,王士同,杨静宇;新型模糊形态神经网络及其应用研究[J];计算机工程与应用;2004年21期

5 王凡,孟立凡;关于使用神经网络推定操作者疲劳的研究[J];人类工效学;2004年03期

6 周丽晖;从统计角度看神经网络[J];统计教育;2005年06期

7 赵奇 ,刘开第 ,庞彦军;灰色补偿神经网络及其应用研究[J];微计算机信息;2005年14期

8 袁婷;;神经网络在股票市场预测中的应用[J];软件导刊;2006年05期

9 尚晋;杨有;;从神经网络的过去谈科学发展观[J];重庆三峡学院学报;2006年03期

10 杨钟瑾;;神经网络的过去、现在和将来[J];青年探索;2006年04期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 徐春玉;;基于泛集的神经网络的混沌性[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

2 周树德;王岩;孙增圻;孙富春;;量子神经网络[A];2003年中国智能自动化会议论文集（上册）[C];2003年

3 罗山;张琳;范文新;;基于神经网络和简单规划的识别融合算法[A];2009系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2009年

4 郭爱克;马尽文;丁康;;序言(二)[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

5 钟义信;;知识论:神经网络的新机遇——纪念中国神经网络10周年[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

6 许进;保铮;;神经网络与图论[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

7 金龙;朱诗武;赵成志;陈宁;;数值预报产品的神经网络释用预报应用[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

8 田金亭;;神经网络在中学生创造力评估中的应用[A];第十二届全国心理学学术大会论文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自发展神经网络的混沌特性研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第七分册）[南京理工大学学报（增刊）][C];2009年

10 张广远;万强;曹海源;田方涛;;基于遗传算法优化神经网络的故障诊断方法研究[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 美国明尼苏达大学社会学博士 密西西比州立大学国家战略规划与分析研究中心资深助理研究员 陈心想;维护好创新的“神经网络硬件”[N];中国教师报;2014年

2 卢业忠;脑控电脑 惊世骇俗[N];计算机世界;2001年

3 葛一鸣 路边文;人工神经网络将大显身手[N];中国纺织报;2003年

4 中国科技大学计算机系　邢方亮;神经网络挑战人类大脑[N];计算机世界;2003年

5 记者 孙刚;“神经网络”：打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年

6 本报记者 刘霞;美用DNA制造出首个人造神经网络[N];科技日报;2011年

7 健康时报特约记者　 张献怀;干细胞移植：修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年

8 刘力;我半导体神经网络技术及应用研究达国际先进水平[N];中国电子报;2001年

9 ;神经网络和模糊逻辑[N];世界金属导报;2002年

10 邹丽梅 陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 杨旭华;神经网络及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2004年

2 李素芳;基于神经网络的无线通信算法研究[D];山东大学;2015年

3 石艳超;忆阻神经网络的混沌性及几类时滞神经网络的同步研究[D];电子科技大学;2014年

4 王新迎;基于随机映射神经网络的多元时间序列预测方法研究[D];大连理工大学;2015年

5 付爱民;极速学习机的训练残差、稳定性及泛化能力研究[D];中国农业大学;2015年

6 李辉;基于粒计算的神经网络及集成方法研究[D];中国矿业大学;2015年

7 王卫苹;复杂网络几类同步控制策略研究及稳定性分析[D];北京邮电大学;2015年

8 张海军;基于云计算的神经网络并行实现及其学习方法研究[D];华南理工大学;2015年

9 李艳晴;风速时间序列预测算法研究[D];北京科技大学;2016年

10 陈辉;多维超精密定位系统建模与控制关键技术研究[D];东南大学;2015年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 章颖;混合不确定性模块化神经网络与高校效益预测的研究[D];华南理工大学;2015年

2 贾文静;基于改进型神经网络的风力发电系统预测及控制研究[D];燕山大学;2015年

3 李慧芳;基于忆阻器的涡卷混沌系统及其电路仿真[D];西南大学;2015年

4 陈彦至;神经网络降维算法研究与应用[D];华南理工大学;2015年

5 董哲康;基于忆阻器的组合电路及神经网络研究[D];西南大学;2015年

6 武创举;基于神经网络的遥感图像分类研究[D];昆明理工大学;2015年

7 李志杰;基于神经网络的上证指数预测研究[D];华南理工大学;2015年

8 陈少吉;基于神经网络血压预测研究与系统实现[D];华南理工大学;2015年

9 张韬;几类时滞神经网络稳定性分析[D];渤海大学;2015年

10 邵雪莹;几类时滞不确定神经网络的稳定性分析[D];渤海大学;2015年

，

本文编号：948583