CN111611874B - 基于ResNet和Canny的人脸口罩佩戴检测方法 - Google Patents

基于ResNet和Canny的人脸口罩佩戴检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于ResNet和Canny的人脸口罩佩戴检测方法。本发明方法首先进行数据预处理，然后使用Canny边缘检测算法提取边缘信息向量，其权重系数为α，图像向量的权重系数为1‑α，分别乘以对应的权重后进行拼接作为网络输入。然后建立ResNet卷积神经网络，确定网络结构；最后将训练集图像输入ResNet网络进行特征学习，确定损失函数以及参数更新方式，使用误差反向传播进行每一层网络参数的调整，不断的迭代训练，最终实现收敛，得到网络模型；通过测试集图像对训练好的网络模型进行测试。本发明方法识别的范围广，适应性强；对大流量的人员拥堵的情况，也可以实现人员是否佩戴口罩的快速识别，节约人工成本和时间成本。

Description

基于ResNet和Canny的人脸口罩佩戴检测方法
技术领域
本发明属于模式识别技术领域和图像检测技术领域，尤其涉及到基于Resnet的人脸口罩佩戴检测的方法
背景技术
人脸属性识别是指当检测一张人脸图像的时候，对图像信息进行分析，返回人脸配饰等信息，此功能被广泛的应用在人机交互，智能监控系统等诸多领域。ResNet作为一种卷积神经网络，能够对图片进行特征提取，判断人脸的特征，识别特定的人脸属性，而且其残差结构的存在能够大幅度增加网络的深度，提高识别的精度，同时降低计算量，由于网络的平移不变性，因此有较高的容错率，能够解决复杂环境下的人脸属性识别问题。Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。
发明内容
为了实现非接触式的人员验证方式，本发明提供了一种基于ResNet和Canny的人脸口罩佩戴检测方法。
本文采用二值属性进行监督学习，步骤如下：
步骤(1)数据预处理；
1.1获取各个公共场所出入口人员流动监控视频，获得原始采样图像；
1.2对获得的原始采样图像进行候选区的提取，并将候选区域转化成固定尺寸的图像；
1.3对获得的固定尺寸的图像即样本进行标签标注，并将标注后的图像数据集分为训练集和测试集。
步骤(2)使用Canny边缘检测算法提取边缘信息向量，其权重系数为α，图像向量的权重系数为1-α，分别乘以对应的权重后进行拼接作为网络输入。权重α能够反映网络对边缘信息和整体图像信息的依赖程度。
步骤(3)建立ResNet网络；
建立ResNet卷积神经网络，确定网络结构,将ResNet网络的全连接层输出微调成2维向量，将多回归问题转换成为二分类问题；
步骤(4)将训练集图像输入ResNet网络进行特征学习，通过卷积层，池化层，全连接层输出学习到的特征；
确定损失函数以及参数更新方式，使用误差反向传播进行每一层网络参数的调整，不断的迭代训练，最终实现收敛，得到网络模型；
步骤(5)通过测试集图像对训练好的网络模型进行测试；
本发明有益效果如下：
本发通过设计基于ResNet的人脸口罩佩戴的检测的深度学习框架，能够准确识别不同类型和不同颜色的口罩，识别的范围广；能够实现光照不同或角度不同等多种环境下的人脸口罩佩戴识别，适应性强；对大流量的人员拥堵的情况，也可以实现人员是否佩戴口罩的快速识别，节约人工成本和时间成本；
附图说明
图1是本发明的ResNet每个残差模块结构；
图2是本发明的ResNet网络结构；
图3是本发明的基于Resnet的人脸口罩佩戴检测的方法流程图。
具体实施方式
1.以下结合附图与实施例对本发明做进一步的说明：
如图3所示，一种基于ResNet和Canny的人脸口罩佩戴检测方法，具体步骤如下：
2.步骤(1)数据预处理；
获取各个公共场所出入口人员流动监控视频，获得原始采样图像；
对获得的原始采样图像进行候选区的提取，并将候选区域转化成固定尺寸的图像；
为了减少噪声的影响，提高属性识别的准确度，首先对输入图像进行候选区域的选择并进行图像尺寸大小的调整；
具体实施方式为：导入opencv自带人脸分类器lbpcascade_frontalface.xml和人眼分类器haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml，调用detectMultiscale函数，如果同时检测到人脸和人眼时则确定为人脸目标存在，由此提取人脸存在的候选区域，然后通过图像归一化将目标候选区域转化成固定大小的图像。
根据二值属性，对图像进行标签标注：如果人脸佩戴口罩，对应的标签为[1,0]，否则为[0,1]，并将标注后的图像数据集分为训练集和测试集；
步骤(2)使用canny边缘检测算法进行边缘图像信息的提取。
1)使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。
对于(2k+1)*(2k+1)，k∈N*高斯滤波器核的生成方式如下：
1≤i,j≤2k+1，其中exp(x)＝ex，σ＝1.4
2)计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。边缘检测算子返回水平Gx和Gy方向的一阶导数值如下式子：
其中G为梯度强度，θ表示梯度方向，arctan为反正切函数；
3)应用非极大值(Non-Maximum Suppression)抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。将当前像素的梯度强度与沿正负梯度方向上的两个像素进行比较。如果当前像素的梯度强度与另外两个像素相比最大，则该像素点保留为边缘点，否则该像素点将被抑制。
4)应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实的和潜在的边缘。如果边缘像素的梯度值高于高阈值，则将其标记为强边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于高阈值并且大于低阈值，则将其标记为弱边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于低阈值，则会被抑制；
5)通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
6)得到经过边缘检测的图像之后转化得到边缘信息向量，其权重系数为α，原图像向量的权重系数为1-α，分别乘以对应的权重后进行拼接作为网络输入；
步骤(3)建立ResNet网络
如图2所示，建立ResNet卷积神经网络，确定网络结构,ResNet原始模型的全连接层输出是1000维向量，因为样本图像仅仅涵盖1个属性特征即是否佩戴口罩，因此将ResNet网络的全连接层输出微调成2维向量，将多回归问题转换成为二分类问题；
构建的ResNet网络包括输入层，17卷积层，2池化层、全连接层和输出层；
其中各层作用如下：
(1)输入层接受固定尺寸的图像向量和边缘信息向量按权重系数进行拼接所得，作为网络模型的输入；
(2)卷积层起到局部特征提取的作用；
(3)池化层是降采样过程，实现特征图空间尺寸的减小；
(4)全连接层实现层与层的神经元的连接；
(5)输出层用于计算分类结果；
整体结构如下：
(1)第一层卷积层conv1：64个7*7卷积核，步幅为2，输出64个大小为(112，112)的特征图；
(2)最大池化层pool1：步幅为2，池化区域(3,3)，输出64个大小为(56,56)的特征图；
(3)第二大层卷积conv2_x(包含3层相同的卷积层块)：每一个卷积层块有卷积核分别为(64,1,1),(64,3,3),(256,1,1)的3层卷积层；
(4)第三大层卷积conv3_x(包含4层相同的卷积层块)：每一个卷积层块有卷积核分别为(128,1,1),(128,3,3),(512,1,1)的4层卷积层；
(5)第四大层卷积conv4_x(包含6层相同的卷积层块)：每一个卷积层块有卷积核分别为(256,1,1),(256,3,3).(1024,1,1)的6层卷积层；
(6)第五大层卷积conv5_x(包含3层相同的卷积层块)：每一个卷积层块有卷积核分别为(512,1,1),(512,3,3),(2048,1,1)的3层卷积层；
(7)第二个卷积层开始每隔两个卷积层之间增加一个跳跃连接形成残差模块实现恒等映射，输出如下所示
y＝F(x,{Wi})+x
其中F()表示需要学习的残差网络形式，x表示残差模块的输入，y表示残差模块的输出，Wi表示残差模块的未知参数；
残差模块结构如图1所示。
(8)平均池化层pool2：步幅为1，池化区域(7,7)，输出2048个大小为(1,1)的特征图；
(9)全连接层方差fc40：输入2048个神经元结点，输出2维向量；
(10)损失函数层loss：采用欧氏距离函数作为损失函数
其中y为网络模型的输出结果，y`为输入数据对应的标签值；
步骤(4)训练ResNet网络
将训练集图像输入ResNet网络进行特征学习，使用训练集图像进行多次迭代，使ResNet网络的预测值不断向标签值进行收敛，通过误差反向传播进行网络参数即权重和偏置的更新以及边缘信息权重系数α的更新，优化方式采用随机梯度下降的方法，最小化传播误差使其达到阈值，最终形成网络模型，实现属性的识别功能。
将训练集图像输入ResNet网络进行特征学习，通过卷积层，池化层，全连接层输出学习到的特征；
确定损失函数以及参数更新方式，使用误差反向传播进行每一层网络参数的调整，不断的迭代训练，最终实现收敛，得到网络模型；
训练参数设置如下：Batch_size设置为100，即模型每次输入100张图片用于训练，基础学习率lr设置为0.0001，其中动量momentum设置为0.9，每进行3000完成一次迭代。
步骤(5)通过测试集图像对训练好的网络模型进行测试；
以上的具体实施方案，针对本发明的实施过程进行了进一步的详细说明，但并非是对本发明的限制，本发明也不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于ResNet和Canny的人脸口罩佩戴检测方法，其特征在于，步骤如下：
步骤(1)数据预处理；
1.1获取各个公共场所出入口人员流动监控视频，获得原始采样图像；
1.2对获得的原始采样图像进行候选区的提取，并将候选区域转化成固定尺寸的图像；
1.3对获得的固定尺寸的图像即样本进行标签标注，并将标注后的图像数据集分为训练集和测试集；
步骤(2)使用Canny边缘检测算法提取边缘信息向量，其权重系数为α，图像向量的权重系数为1-α，分别乘以对应的权重后进行拼接作为网络输入；权重α能够反映网络对边缘信息和整体图像信息的依赖程度；
步骤(3)建立ResNet网络；
建立ResNet卷积神经网络，确定网络结构,将ResNet网络的全连接层输出微调成2维向量，将多回归问题转换成为二分类问题；
步骤(4)将训练集图像输入ResNet网络进行特征学习，通过卷积层，池化层，全连接层输出学习到的特征；
确定损失函数以及参数更新方式，使用误差反向传播进行每一层网络参数的调整，不断的迭代训练，最终实现收敛，得到网络模型；
步骤(5)通过测试集图像对训练好的网络模型进行测试；
步骤(1)数据预处理具体操作如下；
获取各个公共场所出入口人员流动监控视频，获得原始采样图像；
对获得的原始采样图像进行候选区的提取，并将候选区域转化成固定尺寸的图像；
为了减少噪声的影响，提高属性识别的准确度，首先对输入图像进行候选区域的选择并进行图像尺寸大小的调整；
具体实施方式为：导入opencv自带人脸分类器lbpcascade_frontalface.xml和人眼分类器haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml，调用detectMultiscale函数，如果同时检测到人脸和人眼时则确定为人脸目标存在，由此提取人脸存在的候选区域，然后通过图像归一化将目标候选区域转化成固定大小的图像；
根据二值属性，对图像进行标签标注：如果人脸佩戴口罩，对应的标签为[1,0]，否则为[0,1]，并将标注后的图像数据集分为训练集和测试集；
步骤(2)使用canny边缘检测算法进行边缘图像信息的提取，具体操作如下：
1)使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声；
对于(2k+1)*(2k+1)，k∈N*高斯滤波器核的生成方式如下：
1≤i,j≤2k+1，其中exp(x)＝ex，σ＝1.4
2)计算图像中每个像素点的梯度强度和方向；边缘检测算子返回水平Gx和Gy方向的一阶导数值如下式子：
θ＝arctan(Gy/Gx)
其中G为梯度强度，θ表示梯度方向，arctan为反正切函数；
3)应用非极大值Non-Maximum Suppression抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应；将当前像素的梯度强度与沿正负梯度方向上的两个像素进行比较；如果当前像素的梯度强度与另外两个像素相比最大，则该像素点保留为边缘点，否则该像素点将被抑制；
4)应用双阈值Double-Threshold检测来确定真实的和潜在的边缘；如果边缘像素的梯度值高于高阈值，则将其标记为强边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于高阈值并且大于低阈值，则将其标记为弱边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于低阈值，则会被抑制；
5)通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测；
6)得到经过边缘检测的图像之后转化得到边缘信息向量，其权重系数为α，原图像向量的权重系数为1-α，分别乘以对应的权重后进行拼接作为网络输入；
步骤(3)建立ResNet网络，具体操作如下：
建立ResNet卷积神经网络，确定网络结构,将ResNet网络的全连接层输出微调成2维向量，将多回归问题转换成为二分类问题；
构建的ResNet网络包括输入层，17卷积层，2池化层、全连接层和输出层；
其中各层作用如下：
(1)输入层接受固定尺寸的图像向量和边缘信息向量按权重系数进行拼接所得，作为网络模型的输入；
(2)卷积层起到局部特征提取的作用；
(3)池化层是降采样过程，实现特征图空间尺寸的减小；
(4)全连接层实现层与层的神经元的连接；
(5)输出层用于计算分类结果；
整体结构如下：
(1)第一层卷积层conv1：64个7*7卷积核，步幅为2，输出64个大小为(112，112)的特征图；
(2)最大池化层pool1：步幅为2，池化区域(3,3)，输出64个大小为(56,56)的特征图；
(3)第二大层卷积conv2_x，包含3层相同的卷积层块：每一个卷积层块有卷积核分别为(64,1,1),(64,3,3),(256,1,1)的3层卷积层；
(4)第三大层卷积conv3_x，包含4层相同的卷积层块：每一个卷积层块有卷积核分别为(128,1,1),(128,3,3),(512,1,1)的4层卷积层；
(5)第四大层卷积conv4_x，包含6层相同的卷积层块：每一个卷积层块有卷积核分别为(256,1,1),(256,3,3).(1024,1,1)的6层卷积层；
(6)第五大层卷积conv5_x，包含3层相同的卷积层块：每一个卷积层块有卷积核分别为(512,1,1),(512,3,3),(2048,1,1)的3层卷积层；
(7)第二个卷积层开始每隔两个卷积层之间增加一个跳跃连接形成残差模块实现恒等映射，输出如下所示
y＝F(x,{Wi})+x
其中F()表示需要学习的残差网络形式，x表示残差模块的输入，y表示残差模块的输出，Wi表示残差模块的未知参数；
(8)平均池化层pool2：步幅为1，池化区域(7,7)，输出2048个大小为(1,1)的特征图；
(9)全连接层方差fc40：输入2048个神经元结点，输出2维向量；
(10)损失函数层loss：采用欧氏距离函数作为损失函数
其中y为网络模型的输出结果，y`为输入数据对应的标签值；
步骤(4)训练ResNet网络,具体操作如下：
将训练集图像输入ResNet网络进行特征学习，使用训练集图像进行多次迭代，使ResNet网络的预测值不断向标签值进行收敛，通过误差反向传播进行网络参数即权重和偏置的更新以及边缘信息权重系数α的更新，优化方式采用随机梯度下降的方法，最小化传播误差使其达到阈值，最终形成网络模型，实现属性的识别功能；
将训练集图像输入ResNet网络进行特征学习，通过卷积层，池化层，全连接层输出学习到的特征；
确定损失函数以及参数更新方式，使用误差反向传播进行每一层网络参数的调整，不断的迭代训练，最终实现收敛，得到网络模型；
训练参数设置如下：Batch_size设置为100，即模型每次输入100张图片用于训练，基础学习率lr设置为0.0001，其中动量momentum设置为0.9，每进行3000完成一次迭代。
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