基于多尺度特征维度的人脸图像流形表示方法研究

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人脸检测与识别是模式识别与计算机视觉领域的重要研究课题,在公共安全、智能监控以及多媒体与数字娱乐领域拥有广阔的应用前景。在实际应用中,人脸图像受多种因素的影响呈现很多样的变化,从而导致人脸检测与识别问题充满挑战性。人脸检测是识别的前提,在面临的场景环境愈加复杂的情况下,对检测的要求标准也愈加严格。其中,影响人脸检测准确率的关键因素是复杂背景中的小人脸漏检。另外,当下信息安全问题愈加受到关注,因此难以获得每个人在不同场景中的多张图片构成完备的人脸数据库。小样本问题是造成许多算法无法实现准确分类的主要原因。本文的主要工作概括如下:1.鉴于多尺度特征融合网络的效率和检测精度都比较高,针对应用该结构的YOLOv5算法进行深入研究与优化,提出了一系列优化策略提高YOLOv5在复杂场景中针对密集小人脸的检测准确率。首先应用新的激活函数提高网络的训练潜力,对该函数进行了理论分析以及实验验证;然后运用Stem模块代替Focus模块提高网络的泛化能力并降低计算的复杂度,减小SPP模块中的最大池化内核尺寸以适应小人脸目标,再与双向多尺度特征融合网络相连;其次对Io U损失函数进行了深入分析,运用Alpha-CIo U进行边框回归从而提高回归精度;最后基于WIDERFACE数据集进行模型训练与验证,采用消融实验证明所提策略的有效性以及本算法在Hard子集中的m AP指标达到了83.3%,且模型大小为7.075M,适合在移动设备上部署。2.现有的表示学习与流形学习相关理论是模式识别领域的热点,针对人脸识别领域中训练样本不足导致分类准确率较低的问题,开展基于多尺度流形空间的小样本人脸识别方法研究。基于多流形假设下高维人脸图像分类的理论成果,结合局部约束线性编码方法实现流形结构的保持和降低编码计算复杂度。最后,通过多尺度分割图块构建多尺度流形空间从而丰富训练集以及降低图块尺度变化对算法性能的影响。实验在三种数据集上开展,通过依次降低训练样本数量验证算法在小样本情况下的效果,同时也验证了本算法在非限制场景中拥有更好的识别准确度。
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