城市文化建设的网站,计算机网络技术就业方向专科,大连网站建设公司排名,网页设计是网站建设与管理的内容吗文章目录 0 前言1 课题描述2 实现效果3 算法实现原理3.1 数据集3.2 深度学习识别算法3.3 特征提取主干网络3.4 总体实现流程 4 具体实现4.1 预训练数据格式4.2 部分实现代码 5 最后 0 前言
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#x1f6a9; 毕业设计… 文章目录 0 前言1 课题描述2 实现效果3 算法实现原理3.1 数据集3.2 深度学习识别算法3.3 特征提取主干网络3.4 总体实现流程 4 具体实现4.1 预训练数据格式4.2 部分实现代码 5 最后 0 前言 优质竞赛项目系列今天要分享的是 毕业设计 人脸性别年龄识别系统 - 图像识别 opencv
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1 课题描述
随着大数据与人工智能逐渐走入人们的生活计算机视觉应用越发广泛。如医疗影像识别、无人驾驶车载视觉、通用物体识别、自然场景下的文本识别等根据不同的应用场景人脸研究方向可以分为人脸检测、身份识别、性别识别、年龄预测、种族识别、表情识别等。近年来人脸身份识别技术发展迅猛在生活应用中取得了较好的效果也逐渐趋于成熟而年龄识别与性别预测仍然是生物特征识别研究领域中一项具有挑战性的课题。
课题意义
相比人脸性别属性而言人脸年龄属性的研究更富有挑战性。主要有两点原因首先每个人的年龄会随着身体健康状况、皮肤保养情况而表现得有所不同即便是在同一年表现年龄会随着个人状态的不同而改变人类识别尚且具有较高难度。其次可用的人脸年龄估计数据集比较少不同年龄的数据标签收集不易现有大多数的年龄数据集都是在不同的复杂环境下的照片、人脸图片存在光照变化较复杂、部分遮挡、图像模糊、姿态旋转角度较大等一系列问题对人脸模型的鲁棒性产生了较大的影响。
2 实现效果
这里废话不多说先放上大家最关心的实现效果
输入图片
识别结果 或者实时检测
3 算法实现原理
3.1 数据集
学长收集的数据集 该人脸数据库的图片来源于互联网的爬取而非研究机构整理一共含有13000多张人脸图像在这个数据集中大约有1860张图片是成对出现的即同一个人的2张不同照片有助于人脸识别算法的研究图像标签中标有人的身份信息人脸坐标关键点信息可用于人脸检测和人脸识别的研究此数据集是对人脸算法效果验证的权威数据集. 该数据集包含的人脸范围比较全面欧亚人种都有。
3.2 深度学习识别算法
卷积神经网络是常见的深度学习架构而在CNN出现之前图像需要处理的数据量过大导致成本很高效率很低图像在数字化的过程中很难保留原有的特征导致图像处理的准确率不高。CNN的出现使得提取特征的能力变得更强为更多优秀网络的研究提供了有力的支撑。CNN的核心思想是利用神经网络模拟人脑视觉神经系统构造多个神经元并建立彼此之间的联系。不同的神经元进行分工浅层神经元处理低纬度图像特征深层神经元处理图像高级特征、语义信息等CNN的网络结构主要由卷积层、BN层、激活层、池化层、全连接层、损失函数层构成多个层协同工作实现了特征提取的功能并通过特有的网络结构降低参数的数量级防止过拟合最终得到输出结果.
CNN传承了多层感知机的思想并受到了生物神经科学的启发通过卷积的运算模拟人类视觉皮层的“感受野”。不同于传统的前馈神经网络卷积运算对图像的区域值进行加权求和最终以神经元的形式进行输出。前馈神经网络对每一个输入的信号进行加权求和
a图是前馈神经网络的连接方式b图是CNN的连接方式。 cnn框架如下
3.3 特征提取主干网络
在深度学习算法研究中通用主干特征提取网络结合特定任务网络已经成为一种标准的设计模式。特征提取对于分类、识别、分割等任务都是至关重要的部分。下面介绍本文研究中用到的主干神经网络。
ResNet网络 ResNet是ILSVRC-2015的图像分类任务冠军也是CVPR2016的最佳论文目前应用十分广泛ResNet的重要性在于将网络的训练深度延伸到了数百层而且取得了非常好的效果。在ResNet出现之前网络结构一般在20层左右对于一般情况网络结构越深模型效果就会越好但是研究人员发现加深网络反而会使结果变差。 人脸特征提取我这里选用ResNet网络结构如下
3.4 总体实现流程 4 具体实现
4.1 预训练数据格式 4.2 部分实现代码
训练部分代码
from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionfrom six.moves import xrangefrom datetime import datetimeimport timeimport osimport numpy as npimport tensorflow as tffrom data import distorted_inputsfrom model import select_modelimport jsonimport reLAMBDA 0.01MOM 0.9tf.app.flags.DEFINE_string(pre_checkpoint_path, ,If specified, restore this pretrained model before beginning any training.)tf.app.flags.DEFINE_string(train_dir, /home/dpressel/dev/work/AgeGenderDeepLearning/Folds/tf/test_fold_is_0,Training directory)tf.app.flags.DEFINE_boolean(log_device_placement, False,Whether to log device placement.)tf.app.flags.DEFINE_integer(num_preprocess_threads, 4,Number of preprocessing threads)tf.app.flags.DEFINE_string(optim, Momentum,Optimizer)tf.app.flags.DEFINE_integer(image_size, 227,Image size)tf.app.flags.DEFINE_float(eta, 0.01,Learning rate)tf.app.flags.DEFINE_float(pdrop, 0.,Dropout probability)tf.app.flags.DEFINE_integer(max_steps, 40000,Number of iterations)tf.app.flags.DEFINE_integer(steps_per_decay, 10000,Number of steps before learning rate decay)tf.app.flags.DEFINE_float(eta_decay_rate, 0.1,Learning rate decay)tf.app.flags.DEFINE_integer(epochs, -1,Number of epochs)tf.app.flags.DEFINE_integer(batch_size, 128,Batch size)tf.app.flags.DEFINE_string(checkpoint, checkpoint,Checkpoint name)tf.app.flags.DEFINE_string(model_type, default,Type of convnet)tf.app.flags.DEFINE_string(pre_model,,#./inception_v3.ckpt,checkpoint file)FLAGS tf.app.flags.FLAGS# Every 5k steps cut learning rate in halfdef exponential_staircase_decay(at_step10000, decay_rate0.1):print(decay [%f] every [%d] steps % (decay_rate, at_step))def _decay(lr, global_step):return tf.train.exponential_decay(lr, global_step,at_step, decay_rate, staircaseTrue)return _decaydef optimizer(optim, eta, loss_fn, at_step, decay_rate):global_step tf.Variable(0, trainableFalse)optz optimif optim Adadelta:optz lambda lr: tf.train.AdadeltaOptimizer(lr, 0.95, 1e-6)lr_decay_fn Noneelif optim Momentum:optz lambda lr: tf.train.MomentumOptimizer(lr, MOM)lr_decay_fn exponential_staircase_decay(at_step, decay_rate)return tf.contrib.layers.optimize_loss(loss_fn, global_step, eta, optz, clip_gradients4., learning_rate_decay_fnlr_decay_fn)def loss(logits, labels):labels tf.cast(labels, tf.int32)cross_entropy tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logitslogits, labelslabels, namecross_entropy_per_example)cross_entropy_mean tf.reduce_mean(cross_entropy, namecross_entropy)tf.add_to_collection(losses, cross_entropy_mean)losses tf.get_collection(losses)regularization_losses tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES)total_loss cross_entropy_mean LAMBDA * sum(regularization_losses)tf.summary.scalar(tl (raw), total_loss)#total_loss tf.add_n(losses regularization_losses, nametotal_loss)loss_averages tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9, nameavg)loss_averages_op loss_averages.apply(losses [total_loss])for l in losses [total_loss]:tf.summary.scalar(l.op.name (raw), l)tf.summary.scalar(l.op.name, loss_averages.average(l))with tf.control_dependencies([loss_averages_op]):total_loss tf.identity(total_loss)return total_lossdef main(argvNone):with tf.Graph().as_default():model_fn select_model(FLAGS.model_type)# Open the metadata file and figure out nlabels, and size of epochinput_file os.path.join(FLAGS.train_dir, md.json)print(input_file)with open(input_file, r) as f:md json.load(f)images, labels, _ distorted_inputs(FLAGS.train_dir, FLAGS.batch_size, FLAGS.image_size, FLAGS.num_preprocess_threads)logits model_fn(md[nlabels], images, 1-FLAGS.pdrop, True)total_loss loss(logits, labels)train_op optimizer(FLAGS.optim, FLAGS.eta, total_loss, FLAGS.steps_per_decay, FLAGS.eta_decay_rate)saver tf.train.Saver(tf.global_variables())summary_op tf.summary.merge_all()sess tf.Session(configtf.ConfigProto(log_device_placementFLAGS.log_device_placement))tf.global_variables_initializer().run(sessionsess)# This is total hackland, it only works to fine-tune iv3if FLAGS.pre_model:inception_variables tf.get_collection(tf.GraphKeys.VARIABLES, scopeInceptionV3)restorer tf.train.Saver(inception_variables)restorer.restore(sess, FLAGS.pre_model)if FLAGS.pre_checkpoint_path:if tf.gfile.Exists(FLAGS.pre_checkpoint_path) is True:print(Trying to restore checkpoint from %s % FLAGS.pre_checkpoint_path)restorer tf.train.Saver()tf.train.latest_checkpoint(FLAGS.pre_checkpoint_path)print(%s: Pre-trained model restored from %s %(datetime.now(), FLAGS.pre_checkpoint_path))run_dir %s/run-%d % (FLAGS.train_dir, os.getpid())checkpoint_path %s/%s % (run_dir, FLAGS.checkpoint)if tf.gfile.Exists(run_dir) is False:print(Creating %s % run_dir)tf.gfile.MakeDirs(run_dir)tf.train.write_graph(sess.graph_def, run_dir, model.pb, as_textTrue)tf.train.start_queue_runners(sesssess)summary_writer tf.summary.FileWriter(run_dir, sess.graph)steps_per_train_epoch int(md[train_counts] / FLAGS.batch_size)num_steps FLAGS.max_steps if FLAGS.epochs 1 else FLAGS.epochs * steps_per_train_epochprint(Requested number of steps [%d] % num_steps)for step in xrange(num_steps):start_time time.time()_, loss_value sess.run([train_op, total_loss])duration time.time() - start_timeassert not np.isnan(loss_value), Model diverged with loss NaNif step % 10 0:num_examples_per_step FLAGS.batch_sizeexamples_per_sec num_examples_per_step / durationsec_per_batch float(duration)format_str (%s: step %d, loss %.3f (%.1f examples/sec; %.3f sec/batch))print(format_str % (datetime.now(), step, loss_value,examples_per_sec, sec_per_batch))# Loss only actually evaluated every 100 steps?if step % 100 0:summary_str sess.run(summary_op)summary_writer.add_summary(summary_str, step)if step % 1000 0 or (step 1) num_steps:saver.save(sess, checkpoint_path, global_stepstep)if __name__ __main__:tf.app.run()
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