10、基于预处理辅助的深度学习人脸检测与高光谱图像分类技术

基于预处理辅助的深度学习人脸检测与高光谱图像分类技术

在计算机视觉和遥感领域，人脸检测和高光谱图像分类是两个重要的研究方向。下面将分别介绍基于预处理辅助的深度学习人脸检测方法，以及一种利用图像连通分量定义超像素的高光谱图像分类技术。

1. 基于预处理辅助的深度学习人脸检测

在处理较小数据集时，模型可能会试图记住训练数据及其匹配输出，这对于较深和复杂的模型并不适用，因此卷积神经网络（CNNs）通常不从头开始训练。

1.1 模型选择与微调

考虑使用三个标准的预训练CNN模型，即Faster R - CNN、YOLO - v3和YOLO - v5，用于检测人群场景图像中的人脸。为实现这一目标，采用迁移学习策略，使用包含不同场景人脸的实验数据集对这些模型进行微调。模型的输出层使用Softmax激活函数，将输入值归一化为遵循概率分布且总和为1的向量。Softmax二元分类器在训练期间使用二元交叉熵函数更新模型，以最小化损失。

1.2 实验设置

• 数据集 ：在WIDER - FACE数据集上评估该方法。该数据集包含32,203张图像，标记了393,703张人脸，在尺度、姿态和遮挡方面具有高度可变性，且基于61个事件类进行组织。
• 数据划分 ：对于每个事件类，选择70%的数据作为训练集，30%作为测试集。
• 训练参数 ：网络针对每个训练集训练20个周期，初始学习率为10⁻⁴，动量衰减率为0.9997。
• 硬件与框架 </