基于自学习特征融合的人脸检测算法研究
本文关键词:基于自学习特征融合的人脸检测算法研究,由笔耕文化传播整理发布。
《中国海洋大学》 2015年
基于自学习特征融合的人脸检测算法研究
刘吉
【摘要】:近几十年来,随着计算机技术的发展,数字图像处理领域有了很大的飞跃。现今的科技产品,例如:视频监控、人脸签到、数码相机、视频会议,还有目前新兴的图片内容检索等,都离不开对于数字图像中人脸的检测。人脸检测属于计算机视觉的范畴,最早的主要研究是针对人脸识别,后来在复杂背景下的人脸检测越来越受到重视,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。人脸检测是人脸识别的基础,在图像处理领域一直是非常热门的研究方向。这些年来,在人脸检测和人脸识别领域,大量学者们进行了许多方向的深入研究。Freund和Schapire在1995年提出的AdaBoost算法,是对传统Boosting算法的一大提升。Boosting算法的核心思想是将弱学习算法提升成强学习算法,也就是“三个臭皮匠顶一个诸葛亮”。2001年,Viola和Jones两位学者在AdaBoost算法的基础上,使用Haar-like特征和积分图方法进行人脸检测,他们设计了针对人脸检测更有效的特征,并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。因此这个算法后来被称为Viola-Jones检测器。他们的成果极大地促进了人脸检测的进步,具有里程碑式的意义。深度学习是近几年发展起来的理论,并不断取得应用的突破。本文借助基于深度学习的PCANet算法,实现了优异的人脸检测。在使用相同样本进行训练的情况下,这种算法明显优于基于Haar特征的Adaboost算法,并且显示了良好的泛化能力。本文研究的主题是数字图像中的人脸检测。通常在样本的设计和选择中,由于分类器在训练时需要大量的正负样本,这带来极大的工作量;在级联分类器训练过程中对于检测结果的检验,必须依赖人工的干预。因此,本文的目的之一是找到在分类算法中样本的选择及训练方法。本文通过研究基于Haar特征的Adaboost算法和基于深度网络学习的PCANet算法,将Haar特征和深度网络学习各自的训练及检测融合在一起。然后进行升级式的训练,实现了人脸和非人脸两类样本的不断收敛,取得了良好的人脸和非人脸的分类效果。最终,使用升级后的分类器获得了极佳的人脸检测效果。本文的研究方法,有效避免了分类器训练过程中存在的负样本无法保证充足的问题,极大减少了样本设计的人工工作,实现了样本设计自动化。并且在样本数量较少的情况下,实现了较高的检测率和较低的误检率
【关键词】:
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41
【目录】:
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本文编号:201353
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