發(fā)布時間：2020-03-30 08:12

【摘要】：隨著人工智能的迅速發(fā)展,具有識別和處理功能的智能檢測系統(tǒng)得到越來越多的關注,人臉遮擋的異常行為檢測便是其中一項重要的研究課題。日常生活中,犯罪份子通常遮擋自己的面部特征實施犯罪來隱藏自己的身份,因此人臉遮擋的異常行為檢測能夠有效地輔助犯罪行為的預判。然而,現(xiàn)存的人臉遮擋的異常行為檢測主要存在以下不足:(1)現(xiàn)存方法大多采用多步檢測的人體異常行為檢測的方法,因此該類方法在多個遮擋目標的復雜環(huán)境下表現(xiàn)出較差的魯棒性;(2)現(xiàn)存的基于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的異常行為檢測算法存在運算復雜度高、模型參數(shù)多和實時性差的問題;(3)現(xiàn)存的基于深度學習的異常行為檢測方法只是停留在基于深度學習開源框架的桌面端演示,由于無法脫離開源的深度學習框架從而導致此類算法實用性差和移植性差。為了解決現(xiàn)存人臉遮擋異常行為檢測方法在多個遮擋目標的復雜環(huán)境下表現(xiàn)出較差的魯棒性的問題,本文采用了開源目標檢測框架SSD對人臉遮擋異常行為進行檢測。該算法首先通過多目標檢測框架對人體面部遮擋物(包括口罩、墨鏡等)進行檢測,以此來達到提取人體面部特征的目的。然后利用所提取人體面部特征判斷人臉遮擋的異常行為的發(fā)生。實現(xiàn)表明,所提出的人臉遮擋異常行為檢測方法能夠很好地檢測復雜環(huán)境下的多人異常行為的發(fā)生,并在自錄數(shù)據(jù)集上達到較高的準確度。為了解決現(xiàn)存人臉遮擋行為異常行為檢測方法存在的運算復雜度高、模型參數(shù)多和實時性差的問題。在不同算力和帶寬下對比分析VGG、MobileNet、GoogleNet等網(wǎng)絡模型,本文提出了一種基于輕量型SSD的人臉遮擋異常行為檢測方法。該算法摒棄了基于傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡VGG的目標檢測框架SSD,而使用了一種利用輕量型MobileNet網(wǎng)絡來提取特征。實驗表明,所使用的輕量型SSD在CPU中的檢測速度較基于VGG的SSD提高了8.5倍。為了解決現(xiàn)存人臉遮擋異常行為檢測方法實用性差和移植性差的問題,本文設計并實現(xiàn)了一種人臉遮擋異常行為檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)通過人臉遮擋判定模塊提高人臉遮擋檢測的準確度至95%,并脫離Caffe框架,能夠在CPU中實時檢測人臉遮擋異常行為,具有較強的實用性和靈活性。
【圖文】：

圖 3.1 狗分類的 SVMR-CNN 通過回歸方法修正候選框的位置，對于每個類，訓練一個線性去判斷這個框是否精確定位，提高了目標檢測定位的準確性。FAST R-CNN[50]的主要貢獻在于對 R-CNN進行加速，有兩個關鍵的改（1）借鑒了金字塔池化（SPP）的思路，提出了簡化版的 ROI 池化層了候選框映射功能，使得網(wǎng)絡能夠反向傳播。（2）使用了多任務 loss層，，開創(chuàng)性的將分類和邊框回歸進行合并，不過程統(tǒng)一，也相應提高了算法的精確度。ROI 池化層可以傳導訓練中的參數(shù)，傳統(tǒng)的最大池化的映射公式如 3.0 ( )=0( )=1iii, jLLxi, jy 可以看出傳統(tǒng)的池化映射公式對應的權值沒有得到更新，而 ROI 池化射公式表示如公式 3.2。

第 3章 基于 SSD的人臉遮擋異常行為檢測方法Faster R-CNN[51]1、RPN 提取候選框2、卷積網(wǎng)絡提取特征3、Softmax 分類4、多任務回歸層1、處理速度還需改進2、提取候選框后再分類的計算量較大（2）基于深度神經(jīng)卷積網(wǎng)絡的目標檢測框架SSD 目標檢測算法基于更深層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，真正實現(xiàn)了端對端的檢測和訓練。我們對 SSD 的檢測速度和精度進行實驗，檢測速度不僅與網(wǎng)絡模型效率、輸入圖片大小有關，還與實驗所用的計算平臺有關。實驗所用 GPU 顯卡為 Nvidia GTX 1060，在 Ubuntu 系統(tǒng)的 Caffe 框架中分別在使用 GPU 加速和不使用 GPU加速對 SSD的檢測速度進行測試，測試的視頻為 SSD提供的 demo視頻，速度測試結果如圖 3.9、3.10。
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18

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本文編號：2607286