【摘 要】
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犬只脸部检测是在给定的一幅图像中判断是否存在犬只的脸部,如果存在,则标出每个犬只脸部在图像中的具体位置和大小。犬只脸部检测主要用于犬只脸部识别,以作为目前操作复杂、社会接受度较低的植入射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签或佩戴项圈等犬只身份识别方式的一种替代手段,或者用于为犬只摄影时提供聚焦辅助。此外,犬只脸部检测技术研究还可以扩展到其他类似动物的
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犬只脸部检测是在给定的一幅图像中判断是否存在犬只的脸部,如果存在,则标出每个犬只脸部在图像中的具体位置和大小。犬只脸部检测主要用于犬只脸部识别,以作为目前操作复杂、社会接受度较低的植入射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签或佩戴项圈等犬只身份识别方式的一种替代手段,或者用于为犬只摄影时提供聚焦辅助。此外,犬只脸部检测技术研究还可以扩展到其他类似动物的检测应用中。针对犬只识别应用需求和宠物摄影需求,本文针对犬只脸部的检测技术开展研究,所作的主要工作内容包括:(1)犬只脸部检测数据集的建立。为了给犬只脸部检测算法提供基准数据集,通过面向数据流的方法设计实现了网上爬取软件,从网上爬取并清洗出15396张包含三种犬只脸部的图片;依据LFW(Labled Faces in the Wild)数据集的设计规则,设计实现了对爬取图像数据的筛选、分类及标注,建立了一个样本分布均匀、符合自然情形的“无约束”犬只脸部基准数据集。(2)YOLOv3目标检测神经网络的改进。根据犬只脸部图像的具体特征,对YOLOv3模型进行了多方面的改进。首先,针对YOLOv3网络中的主干网络使用的Residual Block特征利用率不高的,以及移动设备存储空间有限的特点,采用性能更加优秀的Dense Nets中的Dense Block网络结构替换,以提高网络的检测精度,并减少网络的参数数量。然后,针对小尺寸犬只脸部,通过在输出层面上新增输出层的方式,使得网络能更好的利用更浅层的特征,提高网络检测精度。(3)改进后YOLOv3目标检测网络的验证。在构建的犬只脸部基准数据集上对原始及改进后的YOLOv3网络进行了对比测试。通过实验分析,改进YOLOv3网络后得到的YOLOv3＿2检测网络能够适应各种不同环境下(比如图像中有相似脸部存在干扰的情况下,图像中犬只脸部密集和存在遮挡重叠的情况下,以及图像中存在小目标脸部的情况下等)的犬只脸部检测,对各种不同场景下的犬只脸部平均检测率由原始YOLOv3算法的85.4%上升到了93.8%,网络模型大小由484309KB下降至339303KB,特征提取能力变高,鲁棒性更强。
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