基于深度学习的人脸图像分析与研究

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1、ｉ种成Ａ杳矣ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦ巨ＬＥＣＴＲＯＮＩＣｓｃＩＥＮＣＥＡＮＤＴ巨ＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ硕±学位论文ＩＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ．Ｉ＇？■Ｉ：／＼嫌，；：：－＾＼．．專／７＼‘ＶＸ？嚴伊？卢，＝．．７．神１，■，一，可－：：冉．啼＇论文题目基于深度学习的人脸图像分析与研究■—．学科专业计算机巧用技术学号２０１３２１０６０３４６作者姓名张凯薛

2、指學教师吴洪副教授？．－＇‘社＇＇占－＇吉＇．＾式：：；：Ｖ：；；巧；ｉ遜義謹議．．４縫講賴帮＇？－‘‘：一占公．、；独剑性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论义中作了明确的说明并表示谢意。口作者

3、签名：旅撕雌曰期：＞年曰＿＿＿Ｊｒ月论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机送论文的，构交复印件和磁盘允许论义被查阅和借阅。本人电子学论义授权科技大可Ｗ将学位的全部或部分内编入有关数据、容库进行检索，用影可采印缩印或扫描、汇。等复制手段保存编学位论文（保密的学位论文在解密后应遭守此规定）冶名：导Ｉ作者签师签名：＿。曰：年期！曰月＾分类号密级注1UDC学位论文基于深度学习的人脸图像分析与研究（题名和副题名）

4、张凯皓（作者姓名）指导教师吴洪副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业计算机应用技术提交论文日期2016.03论文答辩日期2016.05学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月27日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。FACIALANALYSISVIADEEPLEARNINGMETHODSAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:Comput

5、erAppliedTechnologyAuthor:KaihaoZhangAdvisor:AssociateProfessorHongWuSchool:SchoolofComputerScience&Engineering摘要摘要人脸图像分析作为计算机视觉领域中一个有着广泛应用前景的研究方法，吸引了越来越多人的研究兴趣。本文我们将针对人脸图像分析中的严重遮挡的人脸定位、基于人脸的亲属识别和笑脸识别这三个课题进行研究。严重遮挡的人脸定位是人脸检测中一个很有挑战性的研究课题。传统的方法一般是使用滑动窗口机制，判断窗口中

6、是否包含人脸来进行判断。本文提出了一种基于像素的定位策略，通过深度神经网络来实现对遮挡人脸的定位。图片经过一系列的卷积层和全连接层之后，通过一个softmax层完成对像素的判别，最后通过一个最小闭包操作完成人脸定位。该方法避免了滑动窗口带来的时间消耗，同时仅使用一个模型，因此可以实现快速的定位。实验表明，该方法既有很高的准确率，又有非常快的检测速度。根据人脸来进行亲属识别是人脸图像分析中一个新兴并且有趣的研究方向。由于人脸图像中蕴含的亲属关系的复杂性，使用手动设计的特征难以很好描述。本文提出了一种基于深度学习的亲属

7、识别算法。它不需要复杂的图像预处理，通过深度学习建立强大的特征表示。此外，考虑到人脸关键区域对亲属识别的帮助，通过加入关键区域的因素来优化网络结构。实验结果表明，我们的方法在两个主流的亲属识别数据库上，超过了当前最好的公开实验结果。笑脸识别是表情识别中一个特殊的研究领域，有着广泛的应用领域。本文提出了一种基于深度神经网络的笑脸识别算法，它使用了两种监督信号，一个是识别信号，另一个是验证信号。通过它们，既可以减小相同表情之间的特征差别，又可以增加不同表情之间的特征区别。实验结果表明，在主流数据库上，该方法取得了当前最

8、好的准确率。关键词：深度学习；人脸图像分析；严重遮挡的人脸定位；亲属识别；笑脸识别IABSTRACTABSTRACTLongwiththedevelopmentofsocietyandcomputerequipments,facialanalysisbecomesamoreandmoreimportanttaskincomputervisionwithman