caffe reduction算子

列举你学过的梯度锐化算子在图像处理技术中，梯度锐化算子是一种重要的工具，用于锐化图像，提高图像的对比度和细节的表现力。

许多研究人员和数字图像处理技术的工作者都熟悉梯度锐化算子，它们是用来计算图像的灰度值梯度趋势的算子。

算子可以分为两种：一种是按照图像像素算子，另一种是基于梯度算子。

按照图像像素算子是用来计算图像像素之间的差值，通过这种方法可以检测出图像中的边缘。

最常用的算子包括：均值算子、反向一阶算子、反向二阶算子、 Robert子、 Prewitt子、 Sobel子、LoG 子、Canny子和 Marr-Hildreth子等。

基于梯度算子技术，研究人员可以有效的计算图像的梯度强度，并对图像中的梯度进行锐化。

基于梯度算子的技术通常由两个步骤组成：首先计算每个像素点的梯度大小，然后比较其他像素点的梯度大小，根据差异来锐化图像，其中最常用的算子包括：离散余弦算子、离散快速傅里叶变换 (DFT)子、梯度梯度方向算子、多项式朗数等。

在研究领域，很多研究者都开发出若干梯度锐化算子，其中一些算子比较有名，比如虚化算子 (Fuzzy Operator)、增强算子(Enhancement Operator)、反弹算子 (Reflection Operator)、消失算子 (Shrinking Operator)、凹性算子 (Concavity Operator) 以及复杂度算子 (Complexity Operator)等。

以上列举的梯度锐化算子只是一部分，研究人员们不断地研发新的锐化算子，利用新技术来改进图像处理技术，使得数字图像处理技术得到进一步提高，这也是数字图像处理技术持续发展的主要动力。

掌握好梯度锐化算子可以提高我们处理图像的能力，并使得操作更加细致严谨，有助于提升图像处理的细节和质量。

总之，梯度锐化算子是一种非常有用的算子，它可以被用来提高图像的细节表现，强调图像的重要的部分，并实现图像的有效的锐化处理。

数字图像处理课堂提问问题汇总第1章图像处理的目的：①给定一幅图像f，选择点扩散函数分量矩阵h c和h r，使得根据某种主观标准，输出图像g比f更好。

这就是图像增强、平滑及锐化问题。

②给定一幅图像f，选择点扩散函数分量矩阵h c和h r，使得输出图像g在某一特征上比f突出。

这就是图像分割和特征选择问题。

③给定一幅图像f，选择点扩散函数分量矩阵h c和h r，使得在不损失太多细节的前提下，输出图像g相对于f而言可用较少的比特来表示。

这就是图像编码问题。

④给定一幅图像g和点扩散函数h(x,α, y,β)的一个估计来恢复图像f。

这就是图像复原问题。

1.图像处理起源于哪两个主要应用领域？(1)用于人类判读（如视觉）的图像信息的改善；(2)用于自动化机器感觉的存储、传输及表达的图像数据处理。

2.数字图像处理的数学基础是什么？3.什么是图像？“图”是物体反射或透射光的分布；“像”是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认识。

4.说出几门与数字图像处理相关的课程。

5.二十世纪二十年代图像主要应用在哪个方面？什么时候开始数字图像处理成为一门学科？二十世纪七十年代在数字图像处理方面的一项重要发明是什么？新闻报业，1960~1970，离散数学理论的创立和完善6.数字图像处理向更高级方面发展主要指哪些方面？实时性、智能化、网络化、普及化、低成本。

7.图像有哪些特点？如何对图像进行分类？直观形象，易懂，信息量大8.举出几个典型的数字图像处理应用的例子。

9.除了可见光之外，电磁光谱还有哪些波段？10.核磁共振成像属于哪个电磁光谱波段的应用？荧光显微图像又属于哪个电磁光谱波段的应用？无线电波波段，紫外波段11.数字图像处理的特征是什么？优点：（1）处理正确、具有再现性（2）容易控制（3）处理的多样性缺点：（1）数据量大（2）花时间12.数字图像处理系统主要由哪个部分构成？其中图像采集卡起什么作用？输入及数字化设备，计算机，显示及记录设备 113.如何把DV图像信号输入到计算机中？14.如果把一幅数字图像放大很多倍会出现什么现象？每个小方块称作什么？15.链码是针对什么样的图像进行编码的？行程编码对什么样的图像能有效压缩数据？16.为什么有时候需要采用分层数据结构？你知道哪几种典型的分层数据结构？分层数据结构将图像描述成若干不同粒度的层次，使算法可以根据需要将处理控制在较小的数据量上；只有必要时，处理才会在最细的数据分辨率上进行。

Caffe提供了一系列的标准算子，这些算子是用于处理输入数据、提取特征、计算损失等任务的基本工具。

以下是一些常见的Caffe标准算子：
数据预处理算子：例如，对输入数据进行缩放、裁剪、翻转等操作。

卷积算子：用于在输入特征图上进行卷积操作，提取特征。

池化算子：例如max_pooling和average_pooling，用于减小特征图的尺寸。

激活函数算子：例如ReLU（Rectified Linear Unit）、sigmoid等，用于非线性化操作。

全连接层算子：用于在特征图上进行全连接操作，实现分类等任务。

损失函数算子：用于计算模型的损失值，用于反向传播时更新模型参数。

softmax算子：用于将模型的输出转换为概率分布。

批归一化算子：用于在训练过程中稳定模型的输出，加速收敛。

这些标准算子都是Caffe框架中预定义的，可以直接在模型中使用。

同时，Caffe也支持用户自定义算子，以满足特定的需求。

caffe correlation算子原理
Caffe是一个深度学习框架，它提供了一种用于计算图卷积的
操作，也称为correlation算子。

correlation算子是一种用于实
现特征匹配和相似度计算的卷积操作。

在Caffe中，correlation算子用于比较两个输入特征图之间的
相似度。

它通过计算输入特征图的每个位置的差异程度来实现。

算子的输入包括两个特征图和相关参数，输出是一个相似度矩阵。

具体而言，correlation算子通过在一个特征图上滑动一个固定
尺寸的窗口，并与另一个特征图上的对应窗口进行比较，计算两个窗口之间的差异程度。

这种差异程度可以使用相关性度量方法来计算，如互相关、归一化互相关等。

correlation算子的算法原理如下：
1. 为两个输入特征图选择相应的窗口大小和步幅。

2. 从第一个特征图的左上角开始滑动窗口，在与第二个特征图的对应位置进行比较。

3. 在两个窗口之间计算差异程度。

4. 将差异程度作为输出特征图的相应位置的值。

5. 重复2-4步骤，直到遍历完整个特征图。

correlation算子的结果是一个反映两个特征图相似度的特征图。

它可以用于实现各种计算任务，如光流估计、立体视觉、目标检测等。

需要注意的是，correlation算子在Caffe中只是一个操作，实际的计算是由底层的计算库来执行的，如cuDNN、cuBLAS 等。

这些库提供了高效的计算实现，以加速深度学习任务的执行。

数字图像处理简答题10道（供四方学弟参考）1.平滑和锐化滤波器的异同及联系？同：都能减弱或消除傅叶空间的某些分量，而不影响或较少影响其他分量，从而达到增强某些频率分量的效果。

异：平滑减弱或消除傅叶空间的高频分量，达到了增强低频分量、平滑图像细节的效果；锐化~低频~高频~锐化。

联系：两者效果相反，互为补充，从原始图像中减去平滑滤波器的结果得到锐化滤波器的效果，反之亦然。

2.图像增强与图像复原的区别？同：在某种意义上都是对图像进行改进，或者说改善图像的质量。

异：图像增强是利用人的视觉特性，以获得看起来比较好的视觉效果；图像复原需根据图像退化的原因，建立退化模型，然后采用相反的过程来恢复原始的图像。

3.简述预测编码中无损编码和有损编码两者的异同？同：通过仅提取每个象素中的新增信息并对它们编码，来消除象素间的冗余。

异：无损压缩编码包括预测和编码两个过程，有损压缩编码是在此基础上多了一个量化器，并由其决定压缩比和失真量。

4.理想低通滤波器缺点：会产生比较严重的模糊和振铃现象，半径越小，模糊和振铃越明显，平滑效果也越差。

振铃原因：时域图，频域图，旁瓣围绕横坐标震动，所以。

5.JPEG在哪个步骤上压缩了图像的冗余信息？量化减少了数据间冗余，编码减少了信息熵冗余。

※JPEG编码：原图→子图分割→D CT正交变换→量化器→熵编码器→压缩图像6.图像数据中几种冗余：空间、时间、结构、信息熵、知识、视觉冗余。

图像压缩的目的就是去除信息冗余。

7.H uffman编码的特点是：①码字不唯一②实时硬件实现很复杂，而且在抗误码能力方面也比较差③依赖于信源的统计特性，应用受到限制④只能用近似的整数位来表示单个符号，而不是理想的小数，所以H uffman编码无法达到最理想的压缩效果。

8.分水岭算法是一种借鉴了形态学理论的分割方法，它将一幅图象看成为一个拓扑地形图，其中灰度值被认为是地形高度值。

高灰度值对应着山峰，低灰度值处对应着山谷。

Caffe是一个深度学习框架，它提供了许多用于构建神经网络的算子。

卷积算子是Caffe中用于实现卷积操作的算子之一。

卷积算子的基本操作是将输入数据与一组可学习的滤波器（或卷积核）进行卷积运算，以提取输入数据中的特征。

在Caffe中，卷积算子可以通过定义一个名为"Convolution"的层来实现。

以下是Caffe中卷积算子的基本语法：layer {name: "conv"type: "Convolution"bottom: "data"top: "output"blobs: {shape: { dim: 10 dim: 1 dim: 5 } # 滤波器的尺寸为10x1x5data: { size: 100 } # 滤波器的初始权重}param {lr_mult: 1decay_mult: 1}convolution_param {kernel_size: 3 # 滤波器的大小为3x3stride: 1 # 步长为1num_output: 20 # 输出数据的通道数为20pad: 1 # 填充大小为1weight_filler { # 权重填充方式type: "gaussian" # 高斯分布填充std: 0.01}bias_filler { # 偏置填充方式type: "constant" # 常数填充value: 0.2}}}在上述示例中，我们定义了一个名为"conv"的卷积层，它将输入数据（bottom为"data"）与一个大小为10x1x5的滤波器进行卷积运算，并将结果输出到名为"output"的顶部。

滤波器的初始权重被定义为大小为100的向量。

卷积参数包括滤波器大小、步长、输出数据的通道数、填充大小以及权重和偏置的填充方式。

文章标题：深度解析caffe中reshape函数的实现与作用一、caffe中reshape函数的定义和作用在深度学习框架caffe中，reshape函数的作用是对输入数据进行形状的重新组织和调整。

通过reshape函数，我们可以重新定义张量的shape，从而适应不同的网络结构和计算需求。

在caffe的网络定义中，reshape函数通常用于调整输入数据的形状，以适应不同层之间的连接关系和数据传递方式。

通过reshape函数，可以灵活地调整不同层之间的输入输出形状，使得网络的结构更加灵活和多样化。

二、caffe中reshape函数的实现细节在caffe的代码实现中，reshape函数主要由两部分组成：reshape的前向计算和反向传播计算。

在前向计算过程中，reshape函数会根据设定的新shape，对输入数据进行相应的形状调整和重新组织。

在反向传播计算中，reshape函数会将梯度信息正确地传播回去，以确保梯度信息能够正确地传递和更新。

通过对输入数据的形状进行重新定义和调整，reshape函数能够灵活地适应不同的网络结构和计算需求，从而实现更加精准和高效的数据处理。

三、reshape函数在caffe中的应用场景在caffe的实际应用中，reshape函数通常用于以下几个方面：1. 输入数据的形状调整：在网络设计中，不同层之间的输入输出形状可能存在不匹配的情况，通过reshape函数可以灵活地调整输入数据的形状，以适应不同层之间的连接关系和数据传递方式。

2. 数据通道的重新组织：在一些特定的网络结构中，可能需要对数据通道进行重新组织和调整，以适应不同的计算需求。

通过reshape函数，可以实现对数据通道的灵活调整和重新组织。

3. 网络结构的动态调整：在网络设计和训练过程中，可能会需要动态地调整网络的结构和参数设置，通过reshape函数可以实现对网络结构的动态调整和重新定义，以适应不同的计算需求和任务要求。

caffe框架相关知识-caffe这是每个行数索引相对于kernel的行和列位置然后对所有的目标的数据（卷积后的）位置，得到很显然，h_pad是卷积后h所对应的卷积前的c参数链接位置。

然后把数据通过最后两行复制过去。

通过这很明显看到im2col_cpu()干了什么事情。

这个操作是为了方便计算卷积操作的，假设原数据是channels*height*width。

卷积之后成了（channels*kernel_h*kernel_w）x（height_col*wight_col）。

我们知道卷积操作有channels*kernel_h*kernel_w参数，代表kernel的weight，一共有channle个kernel。

每个kernel的一个位置和（height_col*wight_col）有边相连。

这样的话计算卷积的话，只需要算个矩阵乘法。

滴啊用cblas的矩阵乘法运算函数定义为：void cblas_sgemm(const enum CBLAS_ORDER Order, const enumCBLAS_TRANSPOSE TransA,const enum CBLAS_TRANSPOSE TransB, const int M, const int N,const int K, const float alpha, const float *A,const int lda, const float *B, const int ldb,const float beta, float *C, const int ldc)得到的结果是:C = alpha*op( A )*op( B ) + beta*Cconst enum CBLAS_ORDER Order，这是指的数据的存储形式，在CBLAS的函数中无论一维还是二维数据都是用一维数组存储，这就要涉及是行主序还是列主序，在C语言中数组是用行主序，fortran中是列主序。

２０１８年１０月第３３卷第２０期渭南师范学院学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷｅｉｎａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＯｃｔ．２０１８Ｖｏｌ．３３㊀Ｎｏ．２０ʌ现代应用技术研究ɔ基于Ｓｏｂｅｌ算子改进卷积神经网络的人脸识别黄㊀剑，贺兴时（西安工程大学理学院，西安７１００４８）摘㊀要：人脸识别是一项实用新技术，在使用过程中有很高的要求，目前对于人脸识别的研究多种多样，但在识别速率和准确度上很难达到人类视觉的效果㊂文章研究了在输入网络之前首先通过Ｓｏｂｅｌ算子对人脸图片进行预处理，然后在卷积神经网络的基础上对网络结构和参数进行了改进，并采用ＳＶＭ作为分类器，利用ＣＵＤＡ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＵｎｉｆｉｅｄＤｅｖｉｃｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）进行加速，使得网络的速度和识别率有了很大提高㊂最后将改进的网络与ＰＣＡ㊁ＢＰ神经网络和传统ＣＮＮ的人脸识别方法进行比较，结果表明改进的网络效果更优㊂关键词：人脸识别；Ｓｏｂｅｌ算子；卷积神经网络；Ｃａｆｆｅ环境；ＣＵＤＡ加速中图分类号：ＴＰ３９１．９㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀文章编号：１００９－５１２８（２０１８）２０－００３９－０８收稿日期：２０１８－０６－２３基金项目：国际科技合作计划项目：基于深度学习的理想ＣＰＵ流水线分支预测模型研究（２０１８ＫＷ０２１）作者简介：黄剑（１９９３ ），男，陕西合阳人，西安工程大学理学院硕士研究生；贺兴时（１９６０ ），男，陕西西安人，西安工程大学理学院教授，硕士研究生导师，主要从事智能优化算法研究㊂人脸识别作为一种模式识别和机器视觉的生物识别方法，是近年来十分火热的一个研究课题㊂［１－３］因为人脸识别不需要人的被动配合，能够在不接触人的情况下远距离采集人脸图像，充分表现了它的非接触性和友好性，人脸识别技术是一项鲁棒性好㊁使用方便㊁安全性高的生物识别技术㊂［４］由于人脸识别的这些优势，这项技术被应用于诸多领域，如公司单位档案管理㊁日常考勤㊁门禁安全系统验证㊁各种人机交互㊁公安部门追踪嫌疑人员㊁日常治安管理㊁战场敌我识别㊁对敌高效打击等㊂故对于人脸识别技术的研究不仅是学术的需要，更是社会发展的需求㊂表１㊀生物特征识别技术性能比较生物特征㊀㊀广泛性唯一性稳定性安全性准确性可采集性可接受性人脸识别高低中低低高高虹膜识别高高高高高中低视网膜识别高高中高高低低指纹识别中高高高高中中掌纹识别中中中中中高中签名识别低低低低低高高语音识别中低低低低中高击键方式识别低低低中低中中㊀㊀人脸识别技术与其他生物特征识别技术的性能比较，具有一定的优势［５］（如表１所示）：直观㊁准确㊁黄㊀剑，贺兴时：基于Ｓｏｂｅｌ算子改进卷积神经网络的人脸识别第３３卷稳定性好，具有很高的可采集性，不但可以在任何一个场所用于多种用途，而且不需要人为操作，是一种非接触的友好的生物识别技术，可接受性非常高㊂几何特征法是一种较早的人脸识别方法［６］，通过提取人眼睛㊁嘴巴㊁鼻子等重要特征的位置和几何形状作为分类特征，虽然该方法比较符合人脸识别的原理，而且容易理解，存储空间也小，不会过多地占据资源，对光照敏感度也低㊂但几何特征法的难点在于怎样建立一个好的模型来精准地提取人脸的几何特征，而且稳定性不高，识别效果也不理想㊂特征脸方法（ＰＣＡ）是２０世纪９０年代初期Ｔｕｒｋ和Ｐｅｎｔｌａｎｄ两个人提出的［７］，也是比较流行的一种方法，其主要思想是从统计的角度出发，找出人脸图像分布的基本元素，即用人脸图像样本的协方差矩阵的特征向量来近似地表示人脸图像㊂但是特征脸方法在引入光线差别㊁角度不同以及人脸的尺寸大小不一的情况下识别效果会大大下降㊂还有更多的人脸识别方法如表２所述㊂表２㊀人脸识别方法对比识别方法优点缺点基于几何特征的人脸识别原理简单，容易理解；存储空间小，不占资源；对光照敏感度低从待识别的人脸图片中提取稳定特征比较难；只有人脸的特征器官与基本结构的关系，识别率低基于特征脸的人脸识别［８－９］简单㊁快速㊁实用局限性大，对训练集和测试集之间的相关性要求高；受拍照角度㊁光照㊁表情变化等外在因素的影响基于模板匹配的人脸识别［１０］容易实现，与模板进行对比难以有效处理光照和尺度变化问题；忽略了人体是一个塑性非刚体基于隐马尔科夫模型的人脸识别［１１］即便人的面部表情或头部位置发生变化，识别率也很高实现复杂度较高；进行特征提取和训练模型参数时运算量大；需要的存储空间大基于弹性匹配方法的人脸识别［１２］即使光线不好也可以应用；可以在人脸有部分遮掩时应用；在数据库较大时也可以节约比较多的识别时间每一个存储的模型都需要大量计算；算法的计算量很大；数据所需存储空间也很大；对设备要求高基于贝叶斯决策的人脸识别采用后验概率准则，能较好地解决模式分类问题过程比较复杂基于支持向量机的人脸识别［１３］建立了小样本训练较实用的方法，能解决高维度㊁小样本㊁非线性的一些样本实际训练中的问题进行样本训练时需要很大的样本存储空间基于神经网络的人脸识别特征提取过程简单，通过模型自主学习就可以得到特征间的关联规律，适应性强；可以非常快速地并行处理信息当网络结构复杂㊁内部神经元过多时，样本的训练时间会比较长㊀㊀综合起来神经网络是更好的选择，特别是卷积神经网络㊂卷积神经网络是神经网络中应用广泛且网络性能较好的一种结构，是一种自适应的非线性动态网络系统，卷积神经网络具有局部连接㊁权值共享及采样池化的操作等特点，可以非常有效地使网络的复杂度降低㊂通过减少训练参数数目，使得网络模型对扭曲㊁平移㊁缩放等操作拥有了一定程度的不变性，而且还拥有强鲁棒性和一定的容错能力，相比于其他结构也更加容易训练和优化，基于这些优点，在人脸识别研究领域，卷积神经网络具有很大的研究意义和应㊃０４㊃２０１８年第２０期渭南师范学院学报用价值，并且在应用领域也有十足的发展㊂本文提出了一种改进的卷积神经网络结构，再加上用Ｓｏｂｅｌ算子［１４－１５］进行预处理，使得网络速度更快，该方法相比于传统的卷积神经网络在识别率和识别时间上都有了一定的提升㊂１㊀神经网络卷积神经网络是一种深度神经网络，网络结构多层，比较复杂，而且每一层都含有多个神经元，通过模拟视觉皮层各个层次的细胞处理视觉信息的过程对图像进行从粗略到细致的特征提取㊂普通的人脸识别方法在图片存在光照㊁表情㊁姿态等问题的时候，识别的准确率和速度会急剧下降，但是卷积神经网络却可以解决这些问题，因为卷积神经网络是一种自学习的识别系统，一般分为有监督学习和无监督学习两种形式，随着卷积网络层数的增多，无监督式学习用的人越来越多，但是有监督学习的准确度和速率也不输于无监督学习，而且在纯粹的分类问题上更具优势㊂［１６］卷积神经网络的主要结构为输入层㊁卷积层㊁下采样层（池化层）㊁全连层和输出层㊂［１７］基本的卷积神经网络如图１所示，一般的卷积神经网络卷积层通过接受上一层的经过训练的特征来用卷积核进行卷积并求和，然后将所得结果通过激活函数形成当前层的特征，再作为下一层的输入㊂图１㊀神经网络结构图１．１㊀卷积层卷积层的计算公式为：ｙｌｊ＝ｆ（ðＮｌ－１ｊｉ＝１ｗｉｊ㊃ｘｌ－１ｉ＋ｂｌｊ）㊂（１）其中：ｂｌｊ为该层第ｊ个特征的偏置，如果在实验中令ｂｌｊ＝０，则可以加快当前网络的训练速度，并且可以减少学习参数，ｆｇ()表示激活函数㊂一般所使用的激活函数多为Ｓｉｇｍｏｉｄ函数，即：ｆｘ()＝１１＋ｅ－ｘ㊂（２）图２㊀最大池化说明图１．２㊀池化层接下来的一层为降采样层，即池化层，将前一层的像素矩阵平均分为多个ｎˑｎ的像素矩阵块，一般取用每个矩阵块里的最大值作为该矩阵的新值，也就是常说的最大池化，如图２所示，这样就会使原矩阵维度减小，可以大幅度地减少计算量，并且能够有效避免由于特征过多而引起的过拟合现象㊂其公式表达为：㊃１４㊃黄㊀剑，贺兴时：基于Ｓｏｂｅｌ算子改进卷积神经网络的人脸识别第３３卷ｙｌｊ＝ｆαｌｊφｙｌ－１ｊ()＋ｂｌｊ()㊂（３）其中：φｇ()代表的是一个下采样函数，αｌｊ和ｂｌｊ分别为当前层的第ｊ个特征图的乘性偏置和加性偏置，一般在实验中令αｌｊ＝１，ｂｌｊ＝０，ｆｇ()为激活函数㊂１．３㊀全连层全连层是将上一层所产生的每一个与特征图相对应的二维数组转化为一维数组，然后再将转化所得的所有一维数组拼接成一个特征长向量作为全连层的输入，其公式一般为：ｇｗ，ｂｘ()＝ｆｗＴｘ＋ｂ()㊂（４）其中：ｇｗ，ｂｘ()所表示的是神经元的输出值，ｘ所表示的是输入特征向量，ｗ所表示的是权值向量，ｂ表示偏置，一般ｂ＝０，ｆｇ()为激活函数㊂１．４㊀分类器支持向量机ＳＶＭ（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅｓ）［１７］能够很好地避免过学习㊁欠学习㊁维数灾难以及陷入局部最小值的问题，很多学者已经将其很好地应用于分类和模式识别方面㊂在解决人脸识别问题的时候，即处理多分类问题的时候，我们也可以用ＳＶＭ来进行㊂在本文中，我们选用的是一个层次结构的多类别支持向量机㊂基本思想就是将所有样本先进行一个二分类，即分成两个子类，然后再将每一个分出来的子类再分成下一级的两个子类，如此循环，最后得到每一个单独的类，即在本文中将每一个人的人脸图分为一类，使得网络最后的分类能够有更高的准确率㊂２㊀人脸识别网络模型２．１㊀传统ＣＮＮ网络卷积神经网络是一种非全连的多层神经网络结构，一般由卷积层㊁池化层㊁全连层组成，输入的图像最先通过卷积层进行卷积，得到一定数量的特征图，然后再经过池化层对特征进行一定的模糊处理，最后再通过全连层输出一组特征向量，来作为分类器的输入进行分类识别，传统的卷积神经网络结构如图３所示㊂图３㊀传统卷积网络结构图图４㊀Ｓｏｂｅｌ算子预处理效果图卷积神经网络中间的卷积层和池化层相互交替组合成为神经网络的隐层，如图３所示，人脸图像作为㊃２４㊃２０１８年第２０期渭南师范学院学报输入层，通过卷积层１得到若干个特征图，然后由池化层１进行池化，池化的尺度可以自由设定，池化后的特征图再经过卷积层２进行卷积，将所得的特征图再经过池化层２进行池化，池化后作为全连层的输入，进行人脸图像特征的识别，最后通过分类器输出得到识别结果㊂２．２㊀改进的ＣＮＮ网络图片经过Ｓｏｂｅｌ算子处理和细化后所得的图片效果如图４所示，处理以后对于整个识别过程会更加简单，因为经过预处理的图片的特征纹理会更加明显，虽然会损失部分比较细微的特征，但是对于绝大多数纹理特征会起到放大作用，能够加快整个网络的识别速度和精确度㊂本文采用的卷积神经网络的结构如图５所示，由图可以看出，在该神经网络中，输入图片大小为８０ˑ８０，且经过归一化和Ｓｏｂｅｌ算子预处理，第一个卷积层和第二个卷积层所用的卷积核都为３ˑ３，步长为１㊂该结构与传统神经网络结构有所区别，为两次连续卷积后再与池化层相连接，两次连续卷积后能够更好地保留特征，使得整个学习过程更加的高效，提高网络的学习效率㊂然后重复两次，即卷积层１㊁卷积层２和池化层１后有卷积层３㊁卷积层４和池化层２，池化层选用的是最大池化，步长为２，将图片大小变成了４０ˑ４０，然后再进行一次卷积，经过两个全连层，第一个全连层为５１２维，第二个全连层则得到２００维的特征矩阵，再通过ＳＶＭ分类器进行多项分类，得到结果㊂图５㊀改进ＣＮＮ结构图在这里不需要对图片的背景㊁光线等做预处理，因为使用的卷积神经网络结构在非线性降维的过程中，可以自动地排除这些因素的影响㊂而且在本文的网络训练开始之前，使用了Ｓｏｂｅｌ算子对图像进行了预处理㊂Ｓｏｂｅｌ算子是一种梯度幅值检测算子，采用了３ˑ３的卷积模板对监测图像进行加权平均或邻域平均，然后通过一阶微分计算检测出图像边缘点㊂设ｆｘ，ｙ()为函数图像，则它在点ｆｘ，ｙ()处的梯度是一个矢量，定义如下：Ñｆｘ，ｙ()＝ＧｘＧｙéëêêùûúú＝∂ｆ∂ｘ＋∂ｆ∂ｙéëêêùûúúＴ㊂（５）其中：Ñｆｘ，ｙ()用来表示梯度的模，它的值可以由下式计算得出：Ñｆｘ，ｙ()＝∂ｆ∂ｘæèçöø÷２＋∂ｆ∂ｙæèçöø÷２éëêêùûúú１２㊂（６）在激活函数选择上，一般的ＲｅＬＵ是当输入小于０时，输出全都是０；而当输入大于０时，输出就是输入㊂该函数的收敛速度相比于其他激活函数更快，而且当ｘ＜０时，ＲｅＬＵ为硬饱和；当ｘ＞０时，则不存在饱和问题，即梯度不会饱和，即ＲｅＬＵ能够在ｘ＞０时保持梯度不衰减，这样能够在很大程度上缓解梯度消失的情况㊂但是会存在很多神经元坏死的情况，导致一定的信息损失㊂而本文所用的改进的激活函数为ＲＲｅＬＵ（ＲａｎｄｏｍｉｚｅｄｌｅａｋｙＲｅｃｔｉｆｉｅｄＬｉｎｅａｒＵｎｉｔ），函数图如图６所示，图中ａ是一个高斯分布中随机选择出来的，然后在测试的过程中加以修正，其公式如下：ｆ（ｙｉ）＝ｘｉ，㊀ｘｉ＞０，ａｉｘｉ，ｘｉɤ０㊂{（７）㊃３４㊃黄㊀剑，贺兴时：基于Ｓｏｂｅｌ算子改进卷积神经网络的人脸识别第３３卷虽然其数学形式与ＰＲｅＬＵ一样，但是ＲＲｅＬＵ是一种非确定性的激活函数，它的参数是不固定的，随机产生㊂这种随机性就像是一个噪声，能够在很大程度上起到正则作用㊂所以用在人脸识别上，能够使网络在训练和测试的过程中花费更少的时间，取得更加稳定且突出的效果㊂图６㊀激活函数示例图３㊀实验３．１㊀数据库本文中训练和测试所用到的人脸数据为ＦＥＲＥＴ人脸数据库，该库包含有２００个不同人物的人脸图片，每个人有７张人脸图片，这７张包含了同一个人脸在不同的光线条件下不同的面部表情和姿态等特征，且经过了归一化处理，每一张图都是灰度图，分辨率均为８０ˑ８０，如图７所示㊂图７㊀ＦＥＲＥＴ人脸库部分图片示例ＯＲＬ人脸库包含有４０个不同年龄㊁不同性别和不同种族的对象㊂每个人１０幅图像共由４００幅灰度图像组成，图片大小为９２ˑ１１２，在预处理之前将其处理成灰度图，大小为８０ˑ８０，并且图中有表情㊁姿态的变化以及是否戴眼镜的区别，增加了样本的多样性，图片背景为黑色，如图８所示㊂图８㊀ＯＲＬ人脸库部分图片示例㊃４４㊃２０１８年第２０期渭南师范学院学报３．２㊀实验步骤（１）用Ｓｏｂｅｌ算子对人脸图片进行预处理，首先计算出图片的Ｓｏｂｅｌ水平梯度和Ｓｏｂｅｌ垂直梯度，然后进一步计算出图像的Ｓｏｂｅｌ梯度；（２）设计网络结构，将经过预处理的图片作为网络的输入；（３）对网络进行训练，并加以调整，使网络稳定；（４）提取网络参数，并进行测试；（５）经过测试以后，确认网络的稳定和效果良好，能够很好地完成人脸识别㊂３．３㊀实验结果分析本文所使用的ＣＮＮ网络是在ＣＡＦＦＥ环境下运行的，对基础的网络进行改进，并用ＣＵＤＡ进行加速处理，然后与３种人脸识别方法做对比实验，实验结果如表３所示㊂表３㊀实验结果对比ＦＥＲＥＴ人脸库测试结果ＯＲＬ人脸库测试结果识别方法识别率（％）识别时间（ｓ）识别方法识别率（％）识别时间（ｓ）㊀ＰＣＡ８３．６±０．７３．８１㊀ＰＣＡ８３．２±０．８３．９５㊀ＢＰ８１．２±１．１５．０５㊀ＢＰ８１．１±１．３５．１５㊀ＣＮＮ９５．１±１．００．４８㊀ＣＮＮ９５．２±１．１０．４９㊀ＣＮＮ＋９８．６±０．３０．４２㊀ＣＮＮ＋９８．７±０．４０．４１㊀㊀㊀㊀注：ＣＮＮ＋为本文网络结构由表３可以看出，在ＦＥＲＥＴ人脸库中，ＰＣＡ的识别率为８３．６％，识别时间达３．８１ｓ；ＢＰ神经网络的识别率为８１．２％，识别时间为５．０５ｓ；改进的神经网络方法在识别率上提高了１５％，在识别时间上更是缩短了４．６ｓ；改进的卷积神经网络和传统卷积神经网络相比较，虽然在识别时间上差别并不明显，仅仅缩短了０．０６ｓ，但在识别率却提高了３．５％㊂在ＯＲＬ人脸库中，ＰＣＡ的识别率为８３．２％，识别时间为３．９ｓ；ＢＰ神经网络识别率是８１．１％，识别时间为５．１５ｓ，改进的神经网络在识别率上提高了１５．５％，在识别时间上缩短了４．６５ｓ；与传统的神经网络相比较，识别时间缩短了０．０８ｓ，识别率提高了３．５％㊂改进网络不仅在识别率上有显著的提升，而且在识别时间上也有了明显的缩短㊂所以，本文改进的识别方法具有一定的可行性㊂４㊀结语通过对比可以看出，本文提出的新的卷积神经网络由于增加了预处理以及结构上的重新设计，相对于之前的一些方法在识别速度与准确率上都有很大的提高㊂通过人脸库样本的训练以后，取得的效果比较好，在实际应用中，由于结构简单，对设备要求更加普通化㊁简单化，能够更好地应用于生活和工作㊂而且如果能够对更多的人脸库进行训练和测试，相信本文提出的网络能够有更好的效果㊂接下来的工作就是对更多的人脸库进行训练和测试，并在实时的人脸识别上做更多工作，做出能够更加稳定快速的进行识别的网络模型㊂参考文献：［１］张雯，王文伟．基于局部二值模式和深度学习的人脸识别［Ｊ］．计算机应用，２０１５，３５（５）：１４７４－１４７８．［２］黄敏，宫秋萍，曾莎．基于深度数据的三维人脸识别［Ｊ］．郑州轻工业学院学报（自然科学版），２０１４（６）：７８－８０．［３］孙艳丰，齐光磊，胡永利，等．基于改进Ｆｉｓｈｅｒ准则的深度卷积神经网络［Ｊ］．北京工业大学学报，２０１５（６）：８３５－８４１．［４］郑轶．基于多分类器的人脸识别算法的研究与实现［Ｄ］．沈阳：东北大学硕士学位论文，２００８：２－４．［５］王映辉．人脸识别：原理㊁方法与技术［Ｍ］．北京：科学出版社，２０１０：１３－１６．［６］ＲａｍｅｓｈａＫ，ＲａｊａＫＢ，ＶｅｎｕｇｏｐａｌＫＲ，ｅｔａｌ．ＦｅａｔｕｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄＦａｃｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＧｅｎｄｅｒａｎｄＡｇｅＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｉｎ⁃㊃５４㊃黄㊀剑，贺兴时：基于Ｓｏｂｅｌ算子改进卷积神经网络的人脸识别第３３卷ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１０（１Ｓ）：１４－２３．［７］ＴｕｒｋＭＡ，ＰｅｎｔｌａｎｄＡＰ．Ｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇｅｉｇｅｎｆａｃｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｇｎｉｔｉｖｅＮｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，２０１２（１）：７１－８６．［８］ＴｕｒｋＭ，ＰｅｎｔｌａｎｄＡ．Ｅｉｇｅｎｆａｃｅｓｆｏｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪＣｏｇｎＮｅｕｒｏｓｃｉ，１９９１（１）：７１－８６．［９］宋帅杨．人脸识别在Ａｎｄｒｏｉｄ平台下的研究与实现［Ｄ］．昆明：昆明理工大学硕士学位论文，２０１４：４６－５３．［１０］ＳＡＭＡＲＩＡＦＳ，ＨＡＲＴＥＲＡＣ．ＰａｒａｍｅｔｅｒｉｓａｔｉｏｎｏｆａＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＭｏｄｅｌｆｏｒＨｕｍａｎＦａｃｅＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］．ＩＥＥＥＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ，１９９４：１３８－１４２．［１１］ＬＡＤＥＳＭ，ＶＯＲＢＲＵＧＧＥＮＪＣ，ＢＵＨＭＡＮＮＪ，ｅｔａｌ．ＤｉｓｔｏｒｔｉｏｎＩｎｖａｒｉａｎｔＯｂｊｅｃｔＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｔｈｅＤｙｎａｍｉｃＬｉｎｋＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒｓ，１９９３，４２（３）：３００－３１１．［１２］ＢＯＳＥＲ，ＢｅｒｎｈａｒｄＥ，ＧＵＹＯＮ，ｅｔａｌ．ＡＴｒａｉｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＯｐｔｉｍａｌＭａｒｇｉｎＣｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＡｎｎｕａｌＡｃｍＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｅａｒｎｉｎｇＴｈｅｏｒｙ，２００８（５）：１４４－１５２．［１３］ＶｉｎｃｅｎｔＯ，ＦｏｌｏｒｕｎｓｏＯ．ＡＤｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＳｏｂｅｌＩｍａｇｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｃ］／／ＩｎｆｏｒｍｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ＆ＩＴｅｄｕｃａｔｉｏｎｃｏｎ⁃ｆｅｒｅｎｃｅ，２００９：９７－１０７．［１４］何雪．人脸识别中光照问题研究［Ｄ］．重庆：重庆三峡学院硕士学位论文，２０１７：１１－１５．［１５］郭欣，王蕾，宣伯凯，等．基于有监督Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络的步态识别［Ｊ］．自动化学报，２０１７，４３（３）：４３０－４３８．［１６］孔英会，王之涵，车辚辚．基于卷积神经网络（ＣＮＮ）和ＣＵＤＡ加速的实时视频人脸识别［Ｊ］．科学技术与工程，２０１６，１６（３５）：９６－１００．［１７］ＢｉｊｕＶＧ，ＰｒａｓｈａｎｔｈＣＭ．ＦｒｉｅｄｍａｎａｎｄＷｉｌｃｏｘｏｎＥｖａｌｕａｔｉｏｎｓＣｏｍｐａｒｉｎｇＳＶＭ，Ｂａｇｇｉｎｇ，Ｂｏｏｓｔｉｎｇ，Ｋ－ＮＮａｎｄＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅＣｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＭｅｔｈｏｄｓ，２０１８，９（１）：２３－４７．ʌ责任编辑㊀牛怀岗ɔＴｈｅＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆＦａｃｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＢａｓｅｄｏｎＳｏｂｅｌＯｐｅｒａｔｏｒＨＵＡＮＧＪｉａｎ，ＨＥＸｉｎｇ⁃ｓｈｉ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，Ｘｉ 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