網(wǎng)吧監(jiān)控中的人臉檢索方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、當(dāng)前，基于人物臉部圖像特征的識(shí)別技術(shù)（簡稱人臉識(shí)別），因其具有的自然性，無感知性等特點(diǎn)而越來越受到業(yè)界的關(guān)注。受控條件下的人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)達(dá)到了實(shí)用的水平，很多性能優(yōu)良的人臉識(shí)別產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)。然而，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和平安城市建設(shè)的深入，人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場景不斷擴(kuò)展，如何在自然條件下獲得滿足市場應(yīng)用要求的人臉識(shí)別算法是目前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)問題。
　　本文針對網(wǎng)吧真實(shí)場景構(gòu)建了一個(gè)基于網(wǎng)吧視頻監(jiān)控系統(tǒng)，提供視頻人臉圖片實(shí)時(shí)采集

2、和檢索的人臉檢索系統(tǒng)。在已有人臉采集和檢索方法的基礎(chǔ)上，根據(jù)不同情景，探索性能優(yōu)良的人臉特征抽取和檢索算法。其主要工作內(nèi)容如下:
　　1.在樣本稀疏條件下，提出了一種多特征融合的人臉特征抽取算法。系統(tǒng)部署初期，人臉采集系統(tǒng)能夠獲取的人臉圖片較少，當(dāng)下比較常用的基于深度學(xué)習(xí)的特征抽取方法由于訓(xùn)練樣本數(shù)量不能滿足要求而效果不佳。而傳統(tǒng)的人工設(shè)計(jì)特征雖然在某一個(gè)方面能夠取得較好的性能，但是在現(xiàn)實(shí)場景下缺乏普遍適用性。找到一種多特征融合的

3、人臉特征抽取算法，成為解決此類問題的途徑之一?；谶@一點(diǎn)，本文提出了一種多特征融合的人臉特征抽取方法。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在稀疏樣本集條件下比單個(gè)特征檢索在現(xiàn)實(shí)場景下的準(zhǔn)確率有了較為顯著的提升。
　　2.在樣本稠密條件下，提出了一種帶相關(guān)反饋的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的人臉檢索方法。隨著系統(tǒng)部署時(shí)間的推移，能夠用來訓(xùn)練的樣本數(shù)量不斷增加，如何充分有效地利用這些樣本，進(jìn)一步提高人臉檢索系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和魯棒性，成為值得研究的又一問題。本文利用大

4、量的樣本訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和哈希檢索函數(shù)完成人臉特征的抽取和哈希碼的生成，并利用用戶對檢索結(jié)果的反饋信息訓(xùn)練反饋模塊，優(yōu)化檢索性能。實(shí)驗(yàn)表明，在樣本稠密條件下該方法具有相對其它方法更為優(yōu)秀的檢索性能，同時(shí)由于反饋環(huán)節(jié)的存在該方法會(huì)隨著檢索的進(jìn)行而越來越智能。
　　3.結(jié)合已有的人臉檢測算法，將上述人臉特征抽取和檢索方法應(yīng)用到“火眼”人臉檢測與檢索系統(tǒng)中，獲取檢索庫中與待檢索圖片相似的人臉及其對應(yīng)的身份信息。經(jīng)過不斷研究，該系統(tǒng)已經(jīng)作