一种智能相册系统的研究与实现

摘要

随着数码相机和智能手机的快速普及，个人相册的数量呈现爆发式增长，智能相册系统具有较大实用价值和现实意义。本文提出了一种基于人脸识别技术的智能相册系统，该系统可以快速准确地按人物身份进行图片分组，大幅提升了用户使用相册系统的效率。
　　本文提出的基于人脸识别的智能相册系统主要包含以下技术点：人脸检测，人脸对齐，人脸特征提取和人脸聚类。本文组建了约60万张图片的人脸检测数据集FH_faces用于训练CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）人脸二分类模型，并结合Adaboost人脸检测算法实现了相册图片的实时人脸检测，实验表明本方案很好地均衡了性能和准确率；分析并实现了基于局部二值特征的人脸对齐算法，并以此进行人脸图像的标准化；基于CASIA-WebFace数据集训练了CNN模型，以实现强鉴别力的人脸特征提取；提出了图论方法对基于峰值局部密度搜索的聚类算法进行改进，在实际相册中的聚类效果明显提升。最后，本文集成这四个环节实现了智能相册系统原型，并在真实相册上进行了测试。
　　本文提出的人脸检测算法在FDDB人脸测试集上获得了80％的召回率，人脸对齐的处理速度高达1000fps，基于卷积神经网络构建的特征提取模型在LFW人脸识别评测集上获得了98%的准确率，提取一次特征耗时仅为68ms，在许多复杂场景下也具备较高的鲁棒性。测试表明，本文实现的智能相册原型系统，能够自动识别相册中的人脸，迅速按照人物身份进行分组，具备较好的可用性，大幅提升了相册管理的智能程度。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 项目来源及研究内容

1.4 论文组织结构

2 智能相册系统设计方案

2.1 智能相册系统总体设计

2.2 人脸检测与对齐模块

2.3 人脸特征提取与聚类模块

2.4 小结

3 人脸检测与对齐的研究与实现

3.1 引言

3.2 人脸检测模块的实现

3.3 人脸对齐模块的实现

3.4 小结

4 人脸特征提取与聚类模块的研究与实现

4.1 引言

4.2 人脸特征提取模块的实现

4.3 人脸聚类模块的实现

4.4 小结

5 智能相册原型系统测试

5.1 实现环境

5.2 单元测试

5.3 系统集成测试

5.4 小结

6 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 未来工作展望

致谢

参考文献