57、基于卷积神经网络的行人性别识别与新型半监督模糊聚类算法

基于卷积神经网络的行人性别识别与新型半监督模糊聚类算法

基于卷积神经网络的行人性别识别

在计算机视觉研究领域，行人性别识别是一个备受关注的课题，它在人机交互、监控和人口统计收集等方面有着广泛的应用。以往很多研究聚焦于通过面部信息来识别性别，但在某些情况下，由于隐私问题、分辨率不足或者只能看到行人的背面，面部信息难以获取。因此，利用全身信息进行性别识别具有重要意义。

人体的生理差异使得身体形状成为识别性别的重要线索，但衣物的遮挡、发型的干扰等因素增加了识别的难度。尽管如此，人类在大多数情况下仍能准确区分性别。

此前已有一些基于人体的性别识别方法。例如，Cao等人的基于部分的方法使用方向梯度直方图（HOG）特征来表示人体图像的小补丁，并将其作为弱特征用于提升类型分类器；Collins等人提出了基于自定义边缘图计算的密集HOG特征描述符，并结合颜色特征；Guo等人使用基于Gabor滤波器的生物启发特征，然后进行流形学习，并使用线性SVM作为分类器；Bourdev等人使用称为姿势片的随机补丁，用HOG特征、颜色直方图和皮肤特征表示。

本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的行人性别识别方法。CNN是一种分层的神经网络架构，它将特征提取和分类集成在一个框架中，能够自动从训练数据中学习特征，而无需依赖手工制作的特征。CNN已经成功应用于手写识别、人脸识别、人脸检测、交通标志分类和动作识别等各种模式识别任务。

卷积神经网络（CNN）架构

CNN是一类受生物启发的多层神经网络，它通过多层非线性和池化来模拟人类视觉皮层。其架构主要基于局部感受野、共享权重和空间子采样三个主要思想，以实现对尺度、平移和变形的一定程度的不变性。

传统的CNN通常包含卷积层和子采样层。卷积层通过滤波器与前一层的特征图进行卷积得到特征图，子采样层则是对每个特征图进行下采样。

本文提出的CNN由7层组成，具体架构如下：
1. 第一层卷积层C1 ：通过一组滤波器对输入进行卷积得到多个特征图，然后通过挤压激活函数。每个特征图的单元共享相同的滤波器权重，连接到前一层小邻域内的单元，实现局部感受野以提取特征。特征图的计算公式为：$C_j = \sigma(\sum_{i \in S} W_{i,j} \otimes I_i + b_j)$，其中$\otimes$表示卷积操作，$S$表示前一层所有或选定的特征图集合，$\sigma$通常是Sigmoid或双曲正切函数。
2. 子采样层S2 ：通过2x2的最大池化对C1层的每个特征图进行下采样，引入对小平移的不变性，并减少计算复杂度。
3. 卷积层C3 ：与C1层类似，通过滤波器与S2层的特征图卷积得到20个特征图，每个特征图连接到S2层的所有特征图。
4. 子采样层S4 ：同样通过2x2的最大池化对C3层的特征图进行下采样。
5. 全连接层F5 ：S4层的所有单元连接到25个神经元单元。
6. 输出层 ：包含两个单元，用于二进制分类。

层名	特征图数量	滤波器大小	特征图大小
C1	10	5x5	36x76
S2	10	-	18x38
C3	20	5x5	14x34
S4	20	-	7x17
F5	-	-	-
输出层	2	-	-

graph LR
    A[输入] --> B[C1]
    B --> C[S2]
    C --> D[C3]
    D --> E[S4]
    E --> F[F5]
    F --> G[输出]

实验

• 数据集 ：使用MIT行人数据集，包含924张男性和女性行人的彩色图像，分为正面和背面视图。图像大小为64x128像素，其中888张图像有性别标签（600名男性和288名女性）。在预处理阶段，将图像裁剪为54x108，然后调整为40x80，转换为灰度图并缩放到[0,1]范围。
• 提出的CNN ：C1层有10个特征图，使用5x5滤波器；S2层通过2x2最大池化下采样；C3层有20个特征图，使用5x5滤波器；S4层通过2x2最大池化下采样；F5层有25个神经元单元；输出层有2个单元用于二进制分类。使用双曲正切激活函数，训练学习的自由参数总数为64,857。
• 训练和评估 ：使用Python和Theano库实现CNN，采用小批量随机梯度下降和学习率衰减进行训练。权重从均匀分布[-√(6/f), √(6/f)]中随机初始化，其中f等于输入和输出连接的总数。使用五折交叉验证，取验证结果的平均值作为整体准确率的衡量标准。

结果与分析

方法	准确率（%）
Cao等人的方法	75.0
Collins等人的方法（仅正面视图）	76.0
Guo等人的方法	80.6
本文方法	80.4

本文提出的CNN在验证集上的平均准确率达到了80.4%，与Guo等人的方法相当。不同的是，本文方法不需要单独的视图分类器，将特征提取和分类集成在一个框架中，并且使用的特征图数量相对较少，计算强度较低。此外，Guo等人的方法使用的Gabor滤波器是硬编码的工程特征，而CNN能够学习最优特征。

新型基于种子的半监督模糊聚类算法

随着计算机科学的快速发展，模式识别在我们的生活中扮演着重要角色，数据聚类是一种流行的模式识别技术。其目的是将数据划分为几个同质的组，即簇，使得簇内数据的相似度或不相似度大于或小于不同簇之间的数据。数据聚类在机器学习、生物识别、图像匹配和检索、电气工程、机械工程、遥感和遗传学等众多领域都有广泛应用。

聚类方法概述

• 无监督聚类 ：根据选定的相似度或不相似度度量将所有未标记的数据划分为一定数量的组。不同的度量方法会导致不同的聚类算法，如k-means、模糊c-means、山聚类、减法聚类和神经气等。其中，k-means是最著名的基于平方误差的聚类算法，易于实现。
• 新型模糊聚类方法 ：最近提出了一种受扩散过程启发的模糊聚类方法（DifFUZZY），其主要思想是将图中的扩散过程概念应用于模糊聚类方法。实验表明，该方法在一些数据集上是有效的，并且具有良好的性能。

半监督聚类的引入

半监督聚类可以利用一些标记的数据（称为种子）来为未标记数据的聚类带来很大的好处。本文将基于种子的半监督思想应用于受扩散过程启发的模糊聚类方法。

为了研究该方法的有效性，在三个UCI真实数据集上进行了实验。实验结果表明，与其他半监督聚类方法相比，该算法能够显著提高聚类性能。

综上所述，基于卷积神经网络的行人性别识别方法和新型基于种子的半监督模糊聚类算法都在各自的领域展现出了良好的性能和潜力。未来，对于行人性别识别的CNN架构可以进一步改进，并探索无监督预训练以提高分类性能；对于半监督模糊聚类算法，可以在更多数据集上进行验证和优化。

基于卷积神经网络的行人性别识别与新型半监督模糊聚类算法

基于卷积神经网络的行人性别识别方法的优势与潜在应用拓展

基于卷积神经网络的行人性别识别方法具有多方面的优势，这些优势也为其在更多领域的应用提供了可能。

首先，CNN的自动特征学习能力是其显著优势之一。传统方法往往依赖手工制作的特征，需要大量的专业知识和经验来设计。而CNN能够自动从训练数据中学习特征，减少了人工设计特征的复杂性和主观性。例如，在面对不同场景下的行人图像时，CNN可以自适应地学习到与性别相关的特征，而不需要人为地去定义和提取这些特征。

其次，CNN将特征提取和分类集成在一个框架中的特点，使得整个识别系统更加简洁和高效。与一些需要多个步骤和多个模型组合的方法相比，CNN可以在一个模型中完成特征提取和分类的任务，减少了系统的复杂度和计算量。

基于这些优势，该方法可以在以下领域得到进一步的应用拓展：
1. 智能安防 ：在监控系统中，准确识别行人的性别可以为安全分析提供更多的信息。例如，在公共场所的监控中，可以统计不同性别的行人流量，分析特定区域内不同性别的活动规律，有助于及时发现异常行为。
2. 商业营销 ：在商业场所的智能营销系统中，通过识别行人的性别，可以为不同性别的顾客提供个性化的广告推荐和服务。比如，在商场的入口处安装识别设备，根据行人的性别推送适合其性别的商品信息和促销活动。
3. 公共服务 ：在公共交通、旅游景点等场所，了解行人的性别分布可以为公共服务的优化提供参考。例如，根据不同性别的需求，合理安排卫生间、休息区等设施的布局。

新型半监督模糊聚类算法的深入分析与发展方向

新型基于种子的半监督模糊聚类算法在聚类性能上有显著的提升，下面对其进行更深入的分析，并探讨其未来的发展方向。

算法优势分析

• 利用种子数据的有效性 ：半监督聚类利用少量的标记数据（种子）来引导未标记数据的聚类过程。这些种子数据就像“灯塔”一样，为聚类提供了方向和约束，使得聚类结果更加符合实际情况。例如，在一些复杂的数据集上，无监督聚类可能会陷入局部最优解，而种子数据可以帮助算法跳出这些局部最优，找到更合理的聚类划分。
• 模糊聚类的灵活性 ：模糊聚类允许数据点以不同的隶属度属于多个簇，这更符合现实世界中数据的复杂性。与传统的硬聚类方法（如k-means）相比，模糊聚类能够更好地处理数据的不确定性和模糊性。例如，在一些生物数据集中，某些样本可能具有多种特征，难以明确地划分到某一个单一的簇中，模糊聚类可以更准确地描述这些样本的归属情况。

发展方向探讨

• 结合更多的先验知识 ：除了利用种子数据，还可以结合其他的先验知识来进一步提高聚类性能。例如，在某些领域中，可能存在一些关于数据分布的先验信息，如数据的概率分布、数据的相关性等。将这些先验知识融入到聚类算法中，可以使聚类结果更加准确和可靠。
• 优化算法的复杂度 ：虽然该算法在聚类性能上有提升，但在处理大规模数据集时，算法的复杂度可能会成为一个问题。未来可以研究如何优化算法的复杂度，提高算法的效率。例如，采用更高效的数据结构和算法设计，减少算法的时间和空间复杂度。
• 拓展应用领域 ：目前该算法在三个UCI真实数据集上进行了实验，未来可以将其应用到更多的领域中，如医疗数据挖掘、金融数据分析、社交网络分析等。在不同的领域中，数据的特点和需求各不相同，通过不断地调整和优化算法，可以使其更好地适应不同领域的应用需求。

graph LR
    A[新型半监督模糊聚类算法] --> B[结合先验知识]
    A --> C[优化复杂度]
    A --> D[拓展应用领域]

总结

基于卷积神经网络的行人性别识别方法和新型基于种子的半监督模糊聚类算法都在各自的领域取得了良好的成果。行人性别识别方法通过CNN的自动特征学习和集成式架构，在准确率和计算效率上都有不错的表现，并且具有广阔的应用前景。而新型半监督模糊聚类算法利用种子数据和模糊聚类的优势，显著提高了聚类性能，未来可以通过结合先验知识、优化复杂度和拓展应用领域等方面进一步发展。这两种方法都为相关领域的研究和应用提供了新的思路和方法。