跨姿態(tài)人臉識(shí)別和姿態(tài)估計(jì)中的特征轉(zhuǎn)換研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義人臉識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，已在安防、生物特征識(shí)別、金融等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)只適用于同一姿態(tài)下的人臉圖像。隨著越來(lái)越多的場(chǎng)景需要實(shí)現(xiàn)跨姿態(tài)人臉識(shí)別，例如從不同角度捕獲的視頻流中進(jìn)行人臉識(shí)別，已經(jīng)成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。跨姿態(tài)人臉識(shí)別需要解決的問(wèn)題包括兩個(gè)方面：一是姿態(tài)估計(jì)，即通過(guò)人臉圖像提取出人臉的姿態(tài)信息；二是特征轉(zhuǎn)換，將不同姿態(tài)下的人臉圖像對(duì)應(yīng)到同一空間，以實(shí)現(xiàn)跨姿態(tài)人臉識(shí)別。經(jīng)典的解決方案是基于3D模型來(lái)完成姿態(tài)估計(jì)和特征轉(zhuǎn)換，但其計(jì)算復(fù)雜度很高，且容易受到復(fù)雜度變化的影響。因此，本文將針對(duì)跨姿態(tài)人臉識(shí)別和姿態(tài)估計(jì)中的特征轉(zhuǎn)換問(wèn)題進(jìn)行研究。目的是設(shè)計(jì)出一種簡(jiǎn)單有效的特征轉(zhuǎn)換方法，能夠?qū)⒉煌藨B(tài)下的人臉圖像映射到同一空間，以實(shí)現(xiàn)跨姿態(tài)人臉識(shí)別。二、研究?jī)?nèi)容及方法本文將主要研究跨姿態(tài)人臉識(shí)別和姿態(tài)估計(jì)中的特征轉(zhuǎn)換問(wèn)題，具體內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備：選取一定數(shù)量、不同角度的人臉圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，在不同姿態(tài)下生成人臉圖像對(duì)。2.姿態(tài)估計(jì)：在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出一個(gè)基于CNN網(wǎng)絡(luò)的姿態(tài)估計(jì)模型，可以基于該模型的輸出確定人臉在三維空間中的姿態(tài)；3.特征提?。哼\(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同姿態(tài)下的人臉圖像進(jìn)行特征提取，其提取的特征將作為后續(xù)特征轉(zhuǎn)換的輸入。4.特征轉(zhuǎn)換：提出一種適用于跨姿態(tài)人臉識(shí)別的特征轉(zhuǎn)換方法。通過(guò)學(xué)習(xí)在不同姿態(tài)下的特征之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，能夠?qū)⒉煌藨B(tài)下的特征轉(zhuǎn)換到同一空間。5.性能評(píng)估：采用實(shí)驗(yàn)進(jìn)行性能評(píng)估，包括精度、魯棒性、兼容性等方面的測(cè)試。三、預(yù)期成果本文預(yù)期實(shí)現(xiàn)產(chǎn)出的成果包括以下幾個(gè)方面：1.一種適用于跨姿態(tài)人臉識(shí)別的特征轉(zhuǎn)換方法，其特點(diǎn)包括計(jì)算簡(jiǎn)單、精度高，可以解決當(dāng)前跨姿態(tài)人臉識(shí)別中的特征轉(zhuǎn)換問(wèn)題。2.一個(gè)基于CNN網(wǎng)絡(luò)的姿態(tài)估計(jì)模型，能夠提供人臉姿態(tài)信息，對(duì)后續(xù)特征轉(zhuǎn)換非常重要。3.一份開(kāi)源的數(shù)據(jù)集，包含不同角度和姿態(tài)下的人臉圖像對(duì)，可以供其他研究者使用。四、研究計(jì)劃1月份：開(kāi)展文獻(xiàn)調(diào)研，深入了解跨姿態(tài)人臉識(shí)別和姿態(tài)估計(jì)的技術(shù)路線和研究現(xiàn)狀。2-4月份：進(jìn)行數(shù)據(jù)集的建立，并通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步實(shí)現(xiàn)姿態(tài)估計(jì)和特征提取；5-8月份：提出一種適用于跨姿態(tài)人臉識(shí)別的特征轉(zhuǎn)換方法；9-10月份：開(kāi)展性能評(píng)估實(shí)驗(yàn)；11-12月份：編寫論文并進(jìn)行答辯。五、參考文獻(xiàn)[1]YangM,ZhuJ,LiuY,etal.Facerecognitionusingkerneldiscriminantanalysis[C]//AsianConferenceonComputerVision.SpringerBerlinHeidelberg,2002:210-215.[2]ZhuX,LeiZ,LiuX,etal.Facealignmentacrosslargeposes:A3dsolution[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2016:146-155.[3]HassnerT,HarelS,PazE.Effectivefacefrontalizationinunconstrainedimages[C]//Proceedingsofth