基于深度學習的人臉檢測方法研究.pdf

1、人臉檢測是一種在任意數(shù)字圖像中找到人臉的位置并確定其大小的計算機技術。受到光照、姿態(tài)、表情、噪聲和遮擋等因素的影響，人臉檢測技術對計算機來說具有很大的挑戰(zhàn)性。深度學習是機器學習領域利用多層特征來建立數(shù)據(jù)之間復雜關系的技術，廣泛應用在信號和信息處理領域。本文使用深度神經網絡作為分類器完成在靜態(tài)灰度圖像上檢測人臉的任務。
　　人臉檢測是一個復雜的二模式分類問題，訓練能夠將人臉和非人臉正確分類的分類器或者能將復雜背景和人臉區(qū)分開的檢測器

2、，進而完成人臉檢測。人臉檢測技術可以分為兩個部分，第一是分類器訓練，第二是人臉定位檢測。在分類器訓練方面，我們對比了深度信念網絡、棧式去噪編碼器、隨機初始化的深度神經網絡和隨機初始化淺層神經網絡在訓練集、確認集、測試集上的分類誤差。深度信念網絡和棧式去噪編碼器在訓練集和測試集上的分類誤差相對較小，可以得出結論深度學習無監(jiān)督預訓練提取的特征，有利于提高判別模型的性能。最終分類器選擇了泛化能力較強的深度信念網絡?；谟柧毜玫降纳疃刃拍罹W絡分