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文档简介

人脸属性识别方法研究摘要当今社会多媒体技术蓬勃发展，越来越多的研究者对计算机视觉方面的研究也越来越重视，对于人脸的研究也一直如火如荼，对人脸的研究方向已经从最初的人脸检测、人脸识别、再到现在的人脸属性识别，随着研究方法和设备硬件的升级与更新，研究人员开始使用计算机不断深入探索人脸的各种有用信息。随着信息存储、数据运算、网络传输能力的不断升级，互联网中有关人脸的图像数量爆炸式增加，这对人脸检测、人脸识别、人脸属性识别等研究提供了大量的原始数据。在大数据时代，人脸识别解锁、人脸识别打卡、人脸支付等基于生物信息的识别的应用已经慢慢融入人们的生活，并大幅提高人们的生活体验。人脸识别技术已经取得巨大的成功，并且已经大规模应用于人们的日常生活中。而随着研究的不断深入，人们注意到人脸还包括其它重要的信息，例如年龄、性别、表情等，如何使得计算机能够像人一样能够从人脸图像上提取出五官信息、甚至是表情等情感信息，是研究人员的研究热点之一。人脸属性识别就是使用计算机对给定的人脸图像、甚至是视频准确无误的分析出人脸的各个信息例如：性别、表情、年龄等。人脸属性识别在安全、搜索、娱乐等各方各面都有着广泛的用途。目前大多数研究者着重于单属识别的研究，或者通过多个模型并行学习来识别多个属性，很多人脸数据集也只能用于单个或两个属性的识别任务。本文通过多任务学习，采用硬参数共享的方式，基于深度学习的强大学习能力以及残差网络不会过拟合的优点，利用RseNet34设计出可以同时识别多个人脸属性的人脸属性识别模型,对CelebA数据集中的Male、No_beard、Smiling、Young四种属性的平均识别准确率可达93.99%。本文主要的工作为：基于深度学习，利用ResNet34设计高效的深度学习模型，同时学习人脸的四个属性，其中包括性别、是否有胡须、微笑、是否年轻。本文设计的网络，在高层各自独立地学习特有特征，在浅层共享特征，在减少参数量、防止过拟合的同时能够利用任务之间的相关性和不相关性提高模型的准确度。关键词：人脸属性识别；多任务学习；深度学习；残差网络目录TOC\o"1-1"\

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