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佳木斯大学学报（自然科学版） 2024年第8期42卷 30-33页

作者：张美璟福建警察学院福建福州350007

人类面部信息识别的攻击正在不断升级。为了有效应对此挑战,实验提出了一种基于改进沙漏网络与遗传算法的个体面部信息识别技术。该方法首先利用遗传算法对人脸复杂的特征进行提取;接着引入生成对抗网络与沙漏网络相互结合,提高对人脸... 详细信息

人类面部信息识别的攻击正在不断升级。为了有效应对此挑战,实验提出了一种基于改进沙漏网络与遗传算法的个体面部信息识别技术。该方法首先利用遗传算法对人脸复杂的特征进行提取;接着引入生成对抗网络与沙漏网络相互结合,提高对人脸复杂特征的准确识别率。结果显示,在测试集与验证集上,HN-GA算法对应的系统运行效率均能够有最高值0.98。整体识别效果中,在同一迭代次数的情况下,HN-GA算法对图像的准确识别数目显著较高。以上结果说明,HN-GA算法有效降低了个体面部识别的难度,同时保证了对不同图像的正确识别,有助于推动生物特征识别技术的发展。

关键词：改进沙漏网络遗传算法人脸个体面部信息特征提取

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基于深度学习的人体姿态估计方法研究

基于深度学习的人体姿态估计方法研究

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作者：刘红河北工业大学

学位级别：硕士

人体姿态估计是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从复杂场景中检测人体关节的位置,输出全部或局部的关节信息。检测出来的关节信息后续广泛应用于VR电影、人机交互、智能监控等。由于姿态估计任务本身易受拍摄角度、背景混淆、姿... 详细信息

人体姿态估计是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从复杂场景中检测人体关节的位置,输出全部或局部的关节信息。检测出来的关节信息后续广泛应用于VR电影、人机交互、智能监控等。由于姿态估计任务本身易受拍摄角度、背景混淆、姿态差异等影响,致使图片中的人体常常存在不同程度的遮挡。目前,姿态估计的方法主要存在以下两个难点,一方面:模型设计本身存在固有的缺陷,无法达到较高的检测精度与效率。另一方面:算法只关注于模型结构的设计,却未曾研究过关节坐标转换所存的量化问题。本文从定位精准的角度出发,探究基于深度学习人体姿态估计算法。主要工作如下:(1)针对沙漏网络忽略关节局部信息问题,本文提出基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型。该模型首先利用多个残差模块以及步长为2的卷积获取由低层次到高层次的特征,同时随着网络层数的加深,相应的调整残差模块和通道的数目,突出对局部细节特征的聚焦。其次为了更为细致的提取遮挡部位纹理和形状等局部特征,融合了在线困难关键点挖掘算法。最后采用反卷积最大化恢复原始的局部特征。实验结果表明,该方法能够更为细致的提取关节信息,在保证效率的同时,进一步提升关节定位准确度。(2)针对人体姿态估计中关节坐标转换所存的量化误差,本文提出一种改进关节坐标转换(编码和解码)的人体姿态估计方法。改进关节坐标编码:采用未经量化的关节坐标取代量化后的关节坐标作为均值生成热力图。改进关节坐标解码:通过泰勒展开式在热力图最大响应的位置获取预测关节坐标与精准关节坐标的偏移量,从而推理出关节坐标值。实验结果显示,该方法可以在无需修改模型的条件下,适用于任何人体姿态估计算法中且不会带来多余的计算量,从而证明了改进关节坐标转换的有效性和通用性。(3)系统性的研究人体姿态估计任务,提出了改进人体姿态估计算法。首先,对图像进行预处理,从而提高数据集的泛化性和有效性。然后,为避免背景混杂问题,采用Faster R-CNN检测出人体边界框,同时针对边界框冗余现象,将姿态非极大抑制算法适用于人体姿态估计中。最后,通过改进沙漏网络和改进关节坐标转换来定位人体关节位置。实验结果显示,该方法表现出了良好的鲁棒性。

关键词：人体姿态估计改进沙漏网络残差模块热力图改进关节坐标转换

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