基于樹結(jié)構(gòu)的人臉屬性識(shí)別.pdf

1、近年來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展迅速，相機(jī)等拍照產(chǎn)品日新月異，人類已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。作為文字的輔助，數(shù)字圖像以其較好的直觀性記錄著人類生活的點(diǎn)滴。圖像數(shù)據(jù)大量增長(zhǎng)，如何使機(jī)器能夠模仿人的認(rèn)知習(xí)慣，通過(guò)先驗(yàn)語(yǔ)義描述（屬性）知識(shí)和對(duì)圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)?；谠搯?wèn)題，本文從兩個(gè)方面針對(duì)比較有代表性的人臉圖像進(jìn)行研究，主要工作如下：
　　眾所周知，人臉表情不受種族、性別、年齡、教育程度、膚色等因素影響，且人臉表情信息主要集中的區(qū)

2、域有眉毛、眼睛、嘴部等。為此，提出一種基于決策樹的人臉表情強(qiáng)度度量分析方法。首先，針對(duì)給定的訓(xùn)練樣本，構(gòu)造人臉表情信息集中區(qū)域的特征模塊，通過(guò)分析特征模塊，標(biāo)記特征點(diǎn)；然后，基于人類對(duì)人臉表情的認(rèn)識(shí)和描述經(jīng)驗(yàn)分析人臉表情特征點(diǎn)參數(shù)，設(shè)計(jì)生成能夠度量人臉表情強(qiáng)度的決策樹；最后，根據(jù)得到的人臉表情強(qiáng)度度量決策樹，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類。
　　針對(duì)現(xiàn)實(shí)生活中復(fù)雜背景下圖像中人臉屬性學(xué)習(xí)問(wèn)題，基于混合樹構(gòu)建了一個(gè)人臉屬性識(shí)別系統(tǒng)。首先，構(gòu)建一

3、個(gè)初始人臉混合樹模型；然后，給定訓(xùn)練樣本，該訓(xùn)練樣本由包含人臉的正訓(xùn)練樣本和不包含人臉的負(fù)訓(xùn)練樣本組成，并對(duì)其中的正訓(xùn)練樣本進(jìn)行特征點(diǎn)標(biāo)記，使用訓(xùn)練樣本進(jìn)行判別訓(xùn)練得到新的人臉屬性混合樹模型；最后，結(jié)合人臉檢測(cè)，將學(xué)習(xí)得到的混合樹模型與檢測(cè)到的人臉進(jìn)行匹配，從而得到目標(biāo)樣本中人臉的屬性信息。
　　本文使用3個(gè)人臉數(shù)據(jù)集（Cohn-Kanade、PubFig、CMU MultiPIE）、1個(gè)非人臉數(shù)據(jù)集INRIAPerson和現(xiàn)實(shí)生