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    基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的身份識(shí)別研究

    2016-10-31 20:23馮賀平楊敬娜吳梅梅
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2016年22期
    關(guān)鍵詞:視頻監(jiān)控人臉識(shí)別

    馮賀平+楊敬娜+吳梅梅

    摘要:人臉識(shí)別是身份檢測的首選模式,因此具有巨大的市場前景。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能與模式識(shí)別新興研究熱點(diǎn),利用其視覺特征深度學(xué)習(xí)特點(diǎn),提出了一種適用于戶外的身份識(shí)別方法,用該方法設(shè)計(jì)了人臉動(dòng)態(tài)識(shí)別系統(tǒng),該系統(tǒng)可以用在智能小區(qū)和校園等場所,對(duì)小區(qū)、校園實(shí)現(xiàn)的人員實(shí)現(xiàn)有效控制。

    關(guān)鍵詞:人臉識(shí)別 ;深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);視頻監(jiān)控

    中圖分類號(hào):TP319 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2016)22-0161-02

    1 概述

    隨著人的安全意識(shí)的加強(qiáng),身份識(shí)別越來越重要,人臉是最重要的生物識(shí)別特征,人臉設(shè)別技術(shù)是身份檢測的首推模式。然而在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代,僅僅靠人工在海量視頻中搜索人臉顯然不行,要靠物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行人臉識(shí)別。目前人臉識(shí)別技術(shù)在較好的采集條件下,具有令人滿意的識(shí)別效果,然在非理想環(huán)境下,人臉識(shí)別率明顯下降。深度學(xué)習(xí)的提出,使得深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音及圖像識(shí)別等方便取得了極佳的效果。本文提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)的能適用于室外開放場合的動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別方法,并結(jié)合智能小區(qū)的實(shí)際應(yīng)用,研制出智能小區(qū)給予人臉的身份識(shí)別系統(tǒng)。經(jīng)實(shí)驗(yàn),該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,且檢測功能良好,滿足實(shí)際需求。

    2 深度信念網(wǎng)

    2.1 深度信念網(wǎng)結(jié)構(gòu)

    2006年,Hinton提出了深度信念網(wǎng)(deep belief network, DBN)。它是由多層神經(jīng)元構(gòu)成,分為用于接收輸入的顯性神經(jīng)元即輸入層和多個(gè)用于提取特征的隱形神經(jīng)元即隱層以及輸出層,結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    2.2 深度信念網(wǎng)學(xué)習(xí)算法

    具有多個(gè)隱層的深度信念網(wǎng)進(jìn)行全局優(yōu)化非常困難,逐層訓(xùn)練即貪婪算法用于此,取得了較好的優(yōu)化性能。這種方法在訓(xùn)練時(shí),每次只學(xué)習(xí)相鄰受限波爾茲曼機(jī)模型參數(shù),最終獲得全局的DBN,因此,深度信念網(wǎng)的訓(xùn)練過程分為兩部分,即受限波爾茲曼機(jī)的預(yù)訓(xùn)練和反向傳播(BP)算法的微調(diào)。

    1)限制波爾茲曼機(jī)訓(xùn)練

    限制波爾茲曼機(jī)(RBM)是一個(gè)兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由可視層和隱含層單元彼此互連構(gòu)成。把多個(gè)限制波爾茲曼機(jī)疊加,前一個(gè)限制波爾茲曼機(jī)的輸出作為后一個(gè)限制波爾茲曼機(jī)的輸入,構(gòu)成深度信念網(wǎng)絡(luò)。

    3 動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)

    住宅小區(qū)或校園動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)是通過架設(shè)在小區(qū)或校園門口的高清攝像頭,對(duì)出入小區(qū)的人員進(jìn)行人臉設(shè)別,并利用各部門提供的犯罪嫌疑人的人臉數(shù)據(jù)對(duì)出入小區(qū)或校園的違法犯罪人員進(jìn)行提前鎖定以及及時(shí)預(yù)警。

    本文描述的動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)由視頻預(yù)處理模塊、人臉動(dòng)態(tài)識(shí)別模塊及人臉信息管理模塊,如圖2所示:

    4 總結(jié)

    本文提出的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng),適用于任何室外開放場所,并基于此方法研制出智能小區(qū)和智能校園人臉動(dòng)態(tài)識(shí)別系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)小區(qū)和校園內(nèi)人臉識(shí)別功能,對(duì)小區(qū)和校園的有效管理啟動(dòng)了保證作用,滿足了實(shí)際的需求。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 陳國平,杜姍姍.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別方法及應(yīng)[J].微型電腦應(yīng)用,2015,31(9):39-41.

    [2] 邢建飛,羅志增,席旭剛.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別[J].杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2013,33(6):107-110.

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