人脸深度特征获取及聚类技术研究

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1、硕士学位论文论文题目：人脸深度特征获取及聚类技术研究作者姓名陈恳指导教师郑河荣学科专业计算机科学与技术培养类别全日制学术型硕士所在学院计算机学院提交日期2017年05月17日万方数据浙江工业大学硕士学位论文人脸深度特征获取及聚类技术研究作者姓名：陈恳指导教师：郑河荣浙江工业大学计算机科学与技术学院2017年05月万方数据DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterResearchonFaceDeepFeatureExtra

2、ctionandClusteringCandidate:ChenKenAdvisor:ZhengHeRongCollegeofComputerScienceandTechnologyZhejiangUniversityofTechnologyMay2017万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料

3、。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□，在一年解密后适用本授权书。2、保密□，在三年解密后适用本授权书。3、不保密□。（请在以上相应方框

4、内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日万方数据浙江工业大学硕士学位论文人脸深度特征获取及聚类技术研究摘要随着视频监控软硬件和人脸抓拍技术的迅速发展，人脸数据在迅速增加。如何对人脸大数据进行聚类分析，提取出有价值的知识，是当前研究急需解决的一个问题。论文针对该问题展开，主要目标是通过深度学习理论提取人脸特征，并通过人脸相似度矩阵进行聚类，实现大数据的增量快速聚类。论文主要工作与成果如下：1.研究实现了人脸深度特征模型。针对近年来深度学习理论的广泛使用，论文采用卷积神经网络进行人脸特征值提取。该方法首先构造了

5、包括多层卷积下采样层在内的8层卷积网络，利用卷积操作提取人脸的边缘特征，并通过下采样完成特征降维。最后通过实验分析验证深度人脸特征的类间可分性和类内聚类性。2.针对实际聚类过程中存在的动态数据以及大数据量的问题，提出结合密度峰和代表点分析的快速聚类算法。该算法需先通过联合贝叶斯算法计算每个人脸特征值之间的差异，然后使用结合密度峰和代表点分析的快速人脸聚类算法对这些特征值进行动态聚类。实验分析提出的聚类方法能够快速收敛。然后结合上一章的人脸深度特征提取算法，构造人脸相似度矩阵，实现人脸抓拍增量数据的动态聚类。3.开发实现了人

6、脸识别分析管理系统。在上述算法基础上，针对药监行业开发实现人脸识别分析管理系统，能够对市内各个药店摄像头与社保卡刷卡记录进行管理，并通过人脸数据增量聚类发现异常人员。系统主要功能包括基础数据管理、照片特征值管理、数据查询和统计、设备异常监控和疑似人员报警等功能。关键词：卷积神经网络，人脸特征获取，人脸动态聚类，人脸识别分析管理系统i万方数据浙江工业大学硕士学位论文RESEARCHONFACEDEPTHFEATUREEXTRACTIONANDCLUSTERINGABSTRACTWiththerapiddevelopmento

7、fsoftwareandhardwareofvideosurveillanceaswellasfacecapturetechnology,facedatahasbeenincreasingrapidly.Thereisanurgentneedtoachievethetargetofanalyzingfacedatabygroupingsimilarfacesandextractingvaluableknowledgefromthefacedata.Inordertoacceleratetheprocess,thispape

8、ristoextractfacialfeaturesthroughthedepthlearningtheoryandtogroupsimilarfacesthroughthefacesimilaritymatrix,whichwillrealizetheincrementalandfastcluster