《電子技術(shù)應(yīng)用》
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人臉屬性識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
2021年電子技術(shù)應(yīng)用第4期
王高升
華北計算機系統(tǒng)工程研究所，北京100083
摘要： 目前，精確地進行人臉識別在現(xiàn)實場景中得到了大量的應(yīng)用，如監(jiān)控、門禁等，而只針對人臉屬性進行的識別在娛樂、安防和社交媒體領(lǐng)域同樣有著廣泛的應(yīng)用。因此，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MTCNN進行人臉檢測，基于Resnet50網(wǎng)絡(luò)進行人臉屬性的識別，同時使用Python語言設(shè)計開發(fā)實現(xiàn)人臉屬性識別應(yīng)用界面的系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)實驗，該系統(tǒng)使用基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉屬性識別模型在性別、年齡以及種族屬性的識別上準確率分別達到了97.32%、71.64%及92.13%，同時人臉屬性識別應(yīng)用系統(tǒng)能夠穩(wěn)定地運行，具有一定的應(yīng)用價值。
中圖分類號： TN06；TP3
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200354
中文引用格式： 王高升. 人臉屬性識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2021，47(4)：112-115，125.
英文引用格式： Wang Gaosheng. Design and implementation of face attribute recognition system[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(4)：112-115，125.
Design and implementation of face attribute recognition system
Wang Gaosheng
National Computer System Engineering Research Institute of China，Beijing 100083，China
Abstract： At present, accurate face recognition has been widely used in real scenes, such as monitoring, access control, etc., and recognition only for face attributes is also widely used in entertainment, security and social media. Therefore, the paper is based on deep convolutional neural network MTCNN for face detection and Resnet50 network for face attribute recognition. At the same time, it uses Python language to design and develop a system that implements face attribute recognition application interface. Through data experiments, the system uses a face attribute recognition model based on deep convolutional neural networks to achieve 97.32%, 71.64% and 92.13% accuracy in identifying gender, age and ethnic attributes, respectively. At the same time, the face attribute recognition application system can run stably and has certain application value.
Key words : deep learning; convolutional neural network; face detection; face attributes recognition; application system development

0 引言

    人臉的屬性包含了人的面部相關(guān)重要的信息，如人的年齡、性別、種族等屬性信息。人臉屬性的識別就是借助提取出的人臉面部的屬性信息然后再進行識別的過程。最近的幾年來，隨著計算機視覺技術(shù)、深度學習及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展與應(yīng)用，出現(xiàn)了許多人臉檢測與識別相關(guān)的應(yīng)用，其中常見的一些應(yīng)用場景包括：道路上的行人監(jiān)控系統(tǒng)(如檢測道路上的行人是否佩戴墨鏡或者口罩等)、人臉識別的門禁系統(tǒng)[1]以及采用人臉識別的打卡簽到系統(tǒng)等。雖然目前在人臉檢測與人臉屬性識別的方面得到了非常大的發(fā)展，不過很多的之前的研究僅僅局限于預測單個的人臉的屬性(例如性別或者年齡)或者為每個的人臉屬性信息都通過學習得到一個單獨的用于進行識別的模型。

    相比于基于HOG-多尺度LBP特征的人臉性別識別[2]的93.0%準確率，本文采用的人臉屬性識別網(wǎng)絡(luò)在性別屬性識別的準確率上有了4.32%的提升。文獻[2]提出了一種方向梯度直方圖和多尺度局部二值模式多特征融合的人臉性別識別算法。首先，對輸入圖像進行裁剪和縮放得到多個分辨率的人臉圖像,再分別提取LBP統(tǒng)計直方圖并合成一個特征向量；然后提取目標圖像頭肩模型的HOG特征得到HOG特征向量；最后，將LBP特征向量與HOG特征向量合成一個新的特征向量，應(yīng)用支持向量機進行訓練。而相比于本文提出的采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行人臉檢測及人臉屬性的識別，本文的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在性別屬性識別上有著更好的效果。

    同時本文采用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比于DEPGHAN A[3]提出的基于MTL的DCNN網(wǎng)絡(luò)去識別人臉的屬性，其網(wǎng)絡(luò)是基于不同的任務(wù)采用不同的數(shù)據(jù)集去訓練該DCNN網(wǎng)絡(luò)，本文通過采用Resnet50深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時進行人臉多屬性的識別，使用一個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)多個人臉屬性的識別而非單一人臉屬性識別，同時本文人臉多屬性識別的準確率相比于基于MTL的DCNN網(wǎng)絡(luò)在年齡屬性識別及性別屬性識別上分別有7.64%和6.32%的提升，提升顯著。




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作者信息：

王高升

(華北計算機系統(tǒng)工程研究所，北京100083)

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