基于全局與局部特征融合的人臉識(shí)別的中期報(bào)告

基于全局與局部特征融合的人臉識(shí)別的中期報(bào)告中期報(bào)告1.研究背景和意義人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱門問題之一，也是許多實(shí)際應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)，例如安全門禁、人臉支付等等。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法不斷涌現(xiàn)，已經(jīng)在人臉識(shí)別領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)展。目前，國(guó)內(nèi)外研究人員主要采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)人臉的特征表示，從而實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。但是當(dāng)人臉區(qū)域不明顯、光線和姿態(tài)變化較大時(shí)，傳統(tǒng)的人臉識(shí)別算法效果較差，難以滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。針對(duì)這個(gè)問題，本課題采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提出了一種基于全局與局部特征融合的人臉識(shí)別算法。通過綜合考慮全局和局部特征，來提高人臉識(shí)別算法的魯棒性和準(zhǔn)確性。其主要研究?jī)?nèi)容和意義在于：1.提出一種新的人臉識(shí)別算法，通過融合全局和局部特征來提高魯棒性和準(zhǔn)確性。2.研究人臉識(shí)別中的關(guān)鍵問題，例如圖像的光照變化、姿態(tài)變化、尺度變化等，并提出相應(yīng)的解決方案。3.針對(duì)人臉識(shí)別中的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，提出一種輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使得該算法可以運(yùn)行在較為受限的硬件設(shè)備上，例如手機(jī)、嵌入式系統(tǒng)等。2.研究?jī)?nèi)容本課題主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：2.1人臉檢測(cè)人臉識(shí)別的第一步是人臉檢測(cè)，即在圖像中確定人臉區(qū)域。針對(duì)這個(gè)問題，我們采用了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，例如FasterR-CNN、SSD等。2.2全局特征提取在確定了人臉區(qū)域之后，我們需要提取該區(qū)域的特征表示。我們采用了ResNet等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局特征提取。這些網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)D像進(jìn)行多層次的特征學(xué)習(xí)，并得到較為魯棒的特征表示。2.3局部特征提取在考慮全局特征的同時(shí)，我們也應(yīng)該考慮圖像中不同位置的局部特征。我們采用了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部特征提取方法，例如SPP-Net、RoIPool等。這些方法能夠在不同尺度、不同位置的區(qū)域提取出具有代表性的局部特征。2.4特征融合全局特征和局部特征都對(duì)人臉識(shí)別具有重要作用，因此我們需要將它們進(jìn)行融合。我們采用一些融合策略來綜合考慮兩種特征的貢獻(xiàn)，例如元素加權(quán)方法、元素乘法方法等。2.5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化我們還需要考慮算法的計(jì)算復(fù)雜度和運(yùn)行效率。為了使得該算法可以運(yùn)行在受限硬件上，我們采用了一些輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，如MobileNet、ShuffleNet等。3.研究進(jìn)展目前，我們已經(jīng)完成了人臉檢測(cè)、全局特征提取、局部特征提取等步驟，并成功地將它們進(jìn)行了融合。我們?cè)谝恍┕_的大規(guī)模人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，這些數(shù)據(jù)集包括LFW、CASIA-WebFace等，并取得了較為良好的識(shí)別效果。同時(shí)，我們也在考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和運(yùn)行效率等問題，并初步嘗試了使用MobileNet等輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。4.計(jì)劃和展望在接下來的研究中，我們將繼續(xù)優(yōu)化算法的性能，主要包括以下幾個(gè)方面：4.1提高魯棒性在實(shí)際應(yīng)用中，圖像往往會(huì)受到各種噪聲干擾和攻擊，例如光照變化、姿態(tài)變化、口罩遮擋等。我們將進(jìn)一步研究如何提高算法的魯棒性，使得它能夠在各種噪聲條件下仍然具有較好的識(shí)別效果。4.2進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)我們將進(jìn)一步對(duì)算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，從而達(dá)到更高的運(yùn)行效率和更低的計(jì)算復(fù)雜度。同時(shí)，我們也將考慮將該算法部署到邊緣設(shè)備上，例如智能手機(jī)、嵌入式系統(tǒng)等。4.3