基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究_丁春辉.caj

本文提出的方法在单一场景以及人群密集环境下都可以对暴力打斗行为进行准确识别。2.针对人脸图像在单训练样本下难以被准确识别的问题,提出了一种基于核主成分分析网络(Kerne1PrincipleComponentAnalysisNetworks,KPCANet)模型的二阶段投票人脸识别方法。该方法在不使用额外样本数据的情况下,利用非监督深层模型KPCANet对分块后的人脸图像进行训练并利用KPCA学习得到的滤波器进行特征提取,从而保证了提取的特征对光照及遮挡的鲁棒性,同时也消除了人脸局部形变对识别率的影响。本文通过投票的方法融合每一个分块的预测值来得到最后的识别结果,对于单次投票结果不唯一