卷积神经网络级联
卷积神经网络中的多尺度特征融合技术(十)
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像识别和分类的深度学习模型，已经在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
在图像处理中，多尺度特征融合技术是CNN中的一个重要方面，能够有效地提高模型的识别性能。
一、多尺度特征融合的意义在图像处理中，不同的尺度下会呈现出不同的特征信息，而多尺度特征融合技术能够将这些不同尺度下的特征信息有效地整合在一起，提高模型对图像的理解和识别能力。
这种技术可以使CNN在处理各种尺度的图像时更加灵活和高效。
二、多尺度特征融合的方法在CNN中，常用的多尺度特征融合方法包括金字塔结构、并行结构和级联结构。
其中，金字塔结构是将图像通过不同的滤波器提取出不同尺度的特征，并将这些特征图级联在一起；并行结构是在不同尺度下分别构建多个CNN模型，然后将它们的特征进行融合；级联结构是将不同尺度下的特征图串联在一起，然后通过卷积操作进行特征融合。
三、多尺度特征融合的应用多尺度特征融合技术在图像识别、目标检测和语义分割等领域都有着广泛的应用。
在图像识别任务中，通过多尺度特征融合技术，模型可以更好地捕捉图像的细节信息，提高识别准确率；在目标检测任务中，多尺度特征融合技术可以提高模型对不同尺度目标的检测能力；在语义分割任务中，多尺度特征融合技术可以更好地识别图像中的不同物体，并进行像素级的分割。
四、多尺度特征融合技术的挑战和发展趋势尽管多尺度特征融合技术在图像处理领域有着广泛的应用，但是在实际应用中仍然面临着一些挑战。
例如，多尺度特征融合技术需要更大的计算资源和存储空间，会增加模型的复杂度和训练时间；此外，多尺度特征融合技术的参数调整和优化也是一个复杂的问题。
未来，随着深度学习技术的不断发展，多尺度特征融合技术将会朝着更高效、更灵活的方向发展，进一步提高模型的性能和应用范围。
综上所述，多尺度特征融合技术在卷积神经网络中具有重要的意义，能够有效提高模型的识别性能。
采用深度级联卷积神经网络的三维点云识别与分割
YANGJun∗ ,DANGJiＧsheng
(SchoolofElectronicandInformationEngineering, LanzhouJiaotong University,Lanzhou７３００７０,China) ∗Correspondingauthor,EＧmail:yangj＠mail．lzjtu．cn
Abstract:ThreeＧdimensional (３D)objectrecognitionand modelsemanticsegmentationare widely appliedin fields such as automatic driving, robot navigation, ３D printing, and intelligent transportation．With afocusontheinability of PointNet＋ ＋ tointegratecontextualgeometric structureinformation,amethodforrecognitionandsegmentationof３Dpointcloudmodesbasedona deep cascade Convolutional Neural Network (CNN) was proposed herein．The deep semantic geometricfeaturesofthepointcloudcouldbecapturedviaconstructionofadeepdynamicgraphCNN． Subsequently,thedeepdynamicgraphCNN wasappliedrecursivelyasasubnetworkofadeepcascade CNN fornestedpartitionoftheinputpointsetforfullexplorationofthefineＧgrainedgeometric featuresofthe３D model．Finally,toaddressthepointcloudsamplingnetfeaturelearning,adensityadaptivelayerwasconstructed．Arecurrentneuralnetworkwasusedto
卷积神经网络CNN
卷积神经网络（CNN）一、简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效的识别方法。
1962年，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络[1]（Convolutional Neural Networks-简称CNN）7863。
现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。
Fukushima在1980年基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换，为解决模式识别问题，提出的新识别机（Neocognitron）是卷积神经网络的第一个实现网络[2]。
他指出，当在不同位置应用具有相同参数的神经元作为前一层的patches时，能够实现平移不变性1296。
随着1986年BP算法以及T-C问题[3]（即权值共享和池化）9508的提出，LeCun和其合作者遵循这一想法，使用误差梯度（the error gradient）设计和训练卷积神经网络，在一些模式识别任务中获得了最先进的性能[4][5]。
在1998年，他们建立了一个多层人工神经网络，被称为LeNet-5[5]，用于手写数字分类, 这是第一个正式的卷积神经网络模型3579。
类似于一般的神经网络，LeNet-5有多层，利用BP算法来训练参数。
它可以获得原始图像的有效表示，使得直接从原始像素（几乎不经过预处理）中识别视觉模式成为可能。
然而，由于当时大型训练数据和计算能力的缺乏，使得LeNet-5在面对更复杂的问题时，如大规模图像和视频分类，不能表现出良好的性能。
因此，在接下来近十年的时间里，卷积神经网络的相关研究趋于停滞，原因有两个：一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大，当时的硬件计算能力完全不可能实现；二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。
卷积神经网络中的联合训练策略介绍
卷积神经网络中的联合训练策略介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。
在传统的CNN中，通常会使用监督学习的方式对网络进行训练，即通过输入样本和对应的标签进行网络参数的优化。
然而，随着深度学习的发展，研究人员发现单一任务的训练方式可能会受到数据集规模和样本分布的限制，导致网络性能的下降。
为了克服这个问题，联合训练策略被提出并逐渐得到了广泛的应用。
联合训练策略是指在一个神经网络中同时训练多个任务。
这些任务可以是相互关联的，也可以是完全独立的。
通过联合训练，网络可以共享底层的特征提取层，从而提高网络的泛化能力和学习效率。
一种常见的联合训练策略是多任务学习（Multi-Task Learning，MTL）。
在MTL中，网络被设计为同时学习多个相关任务，通过共享底层特征提取层来提高网络性能。
例如，在图像分类任务中，可以同时学习目标检测和图像分割等任务，从而提高网络对图像的理解能力和泛化能力。
另一种联合训练策略是领域自适应（Domain Adaptation）。
在领域自适应中，网络被训练在源领域上学习到的知识可以迁移到目标领域上。
这种策略在许多实际应用中非常有用，例如在计算机视觉中，将在大规模数据集上训练的模型迁移到小规模数据集上。
除了MTL和领域自适应，还有一种联合训练策略是知识蒸馏（Knowledge Distillation）。
在知识蒸馏中，一个大型的预训练模型被用作“教师模型”，而一个小型的模型被用作“学生模型”。
通过将教师模型的知识传递给学生模型，可以提高学生模型的性能。
这种策略在资源有限的情况下非常有用，因为小型模型可以在计算资源有限的设备上运行。
联合训练策略的优势不仅在于提高网络性能，还在于减少训练时间和资源消耗。
通过共享底层的特征提取层，网络可以从多个任务中学习到更多的信息，从而减少了网络参数的数量和计算复杂度。
级联卷积神经网络在场景识别中的应用研究
级联卷积神经网络在场景识别中的应用研究近年来，随着深度学习技术的逐步成熟和普及，级联卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等领域取得了很大的成功。
尤其在场景识别领域，CNN表现出了强大的特征提取和分类能力，成为了重要的研究方向之一。
本文将重点探讨级联卷积神经网络在场景识别中的应用研究。
一、级联卷积神经网络简介CNN（Convolutional Neural Network）是一种前馈神经网络，主要用于处理具有类似网格结构的数据，如图像和声音。
CNN的主要特点是利用卷积核进行特征提取，前向传播过程中的卷积操作相当于一次特征提取过程，有效地降低了图像特征的维度，便于后续的分类操作。
级联卷积神经网络是在传统CNN的基础上，增加了多层的卷积和池化操作。
在CNN中，通常只有一到两层的卷积和池化操作，而级联卷积神经网络则可以通过增加多层卷积和池化操作来提高特征提取的效果。
这种级联的结构使得CNN具有更好的性能和更好的泛化能力，能够更好地适应不同的场景和数据集。
二、场景识别的研究背景和意义场景识别是指将图像分成不同的场景或类别，通常用于快速检索、图像自动注释和场景分类等。
随着物联网、人工智能等技术的不断发展，场景识别已经成为了一种非常重要的技术，被广泛应用于安防、智能家居、智慧城市等领域。
在传统的场景识别方法中，主要依赖于手工设计的特征或者传统的机器学习算法，这种方法的效果往往十分依赖于特征设计的好坏。
而级联卷积神经网络则可以有效地避免这个问题，通过大量的数据训练，自动学习到最优的特征表示，从而提高了场景识别的性能和准确率。
三、级联卷积神经网络在场景识别中的应用研究近年来，很多研究者已经开始将CNN用于场景识别的研究工作。
下面将从卷积神经网络的结构、优化方法、数据增强等几个方面介绍级联卷积神经网络在场景识别中的应用研究。
3.1 卷积神经网络的结构在场景识别中，一般采用的是深度卷积神经网络，例如AlexNet、GoogleNet、VGGNet等。
卷积神经网络PPT课件
多层感知器预测
将光栅化后的向量连接到多层感知器
16
CNN参数更新
17
多层感知器层
• 残差定义 • 使用多层感知器的参数估计方法，得到其最低的一个隐层 s 的残差向量 • δs 。 • 现在需要将这个残差传播到光栅化层 r ，光栅化的时候并没有对向量的
值做修改，因此其激活函数为恒等函数，其导数为单位向量。
6
隐层输出层
可以视为级联在隐层上的一个感知器。若为二分类，则常用 LogisticRegression；若为多分类，则常用Softmax Regression。
7
核心！权值、偏置估计（结论如下，推导见“卷积神经网络全面 解析”）
• 残差定义：
假设有层 p, q, r ，分别有 l, m, n 个节点，
对网络权值的训练，可以使感知器对一组输人矢量的响应达到元素为0或1 的目标输出，从而实现对输人矢量分类的目的。
3
单层感知器作用范围
• 感知器是一个简单的二类分类的线性分类模型，要求我们的样本是线性可 分的。
4
多层感知器
多层感知器的思路是，尽管原始数据是非线性可分的，但是可以通过某种方 法将其映射到一个线性可分的高维空间中，从而使用线性分类器完成分类。 图1中，从X到O这几层，正展示了多层感知器的一个典型结构，即输入层隐 层输出层。
20
• 对权值和偏置的更新：
卷积层
• 其中，rot180 是将一个矩阵旋转180度； Oq'是连接到该卷积层前的池化 层的输出。
•
21
卷积层的残差反传？
22
整体思路
• 以层为单位，分别实现卷积层、池化层、光栅化层、MLP隐层、分类层这 五个层的类。其中每个类都有output和backpropagate这两个方法。
卷积神经网络与循环神经网络的结合方法(五)
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是两种常见的神经网络模型，分别用于处理图像和序列数据。
在实际应用中，很多任务需要同时处理图像和序列数据，因此研究如何有效地将CNN和RNN进行结合成为了一个热门话题。
本文将探讨卷积神经网络与循环神经网络的结合方法，包括多种融合方式和应用案例。
融合方式一：双向循环神经网络与卷积神经网络的结合在处理序列数据时，循环神经网络可以很好地捕捉到序列的时间依赖关系，但是在处理长距离依赖关系时，循环神经网络往往会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。
为了解决这一问题，可以采用双向循环神经网络（Bidirectional RNN，简称BiRNN）结合卷积神经网络的方式。
具体来说，可以先使用卷积神经网络对输入的序列进行特征提取，然后再将提取到的特征输入到双向循环神经网络中进行处理，从而同时考虑到序列的时间依赖关系和全局上下文信息。
融合方式二：卷积神经网络与注意力机制的结合注意力机制（Attention Mechanism）是一种用于处理序列数据的常见技术，它可以根据输入的序列动态地调整模型对不同位置的关注程度。
在将卷积神经网络和循环神经网络进行结合时，可以引入注意力机制来帮助模型更好地捕捉序列中的重要信息。
具体来说，可以在卷积神经网络和循环神经网络的输出上分别引入注意力机制，然后将两个部分的输出进行加权融合，从而达到更好的综合效果。
融合方式三：卷积神经网络与循环神经网络的级联结合除了将卷积神经网络和循环神经网络进行并行结合外，还可以考虑将它们进行级联结合。
具体来说，可以先使用卷积神经网络对输入的序列进行特征提取，然后将提取到的特征作为输入送入循环神经网络中进行处理。
这样的级联结合方式可以充分利用卷积神经网络在图像处理方面的优势，同时也能够很好地考虑到序列数据的时间依赖关系。
卷积神经网络（CNN）详解
卷积神经⽹络（CNN）详解⼀、卷积神经⽹络的基本概念卷积神经⽹络与普通神经⽹络的区别在于，卷积神经⽹络包含了⼀个由卷积层和⼦采样层（池化层）构成的特征抽取器。
在卷积神经⽹络的卷积层中，⼀个神经元只与部分邻层神经元连接。
在CNN的⼀个卷积层中，通常包含若⼲个特征图(featureMap)，每个特征图由⼀些矩形排列的的神经元组成，同⼀特征图的神经元共享权值，这⾥共享的权值就是卷积核。
卷积核⼀般以随机⼩数矩阵的形式初始化，在⽹络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。
共享权值（卷积核）带来的直接好处是减少⽹络各层之间的连接，同时⼜降低了过拟合的风险。
⼦采样也叫做池化（pooling），通常有均值⼦采样（mean pooling）和最⼤值⼦采样（max pooling）两种形式。
⼦采样可以看作⼀种特殊的卷积过程。
卷积和⼦采样⼤⼤简化了模型复杂度，减少了模型的参数。
⼆、卷积神经⽹络的基本原理2.1 神经⽹络⾸先介绍神经⽹络，神经⽹络的每个单元如下：其对应的公式如下：其中，该单元也可以被称作是Logistic回归模型。
当将多个单元组合起来并具有分层结构时，就形成了神经⽹络模型。
下图展⽰了⼀个具有⼀个隐含层的神经⽹络。
其对应的公式如下：⽐较类似的，可以拓展到有2,3,4,5，…个隐含层。
2.2 卷积神经⽹络⾸先，我们先获取⼀个感性认识，下图是⼀个卷积神经⽹络的实例：卷积神经⽹络通常包含以下⼏种层：卷积层（Convolutional layer），卷积神经⽹路中每层卷积层由若⼲卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。
卷积运算的⽬的是提取输⼊的不同特征，第⼀层卷积层可能只能提取⼀些低级的特征如边缘、线条和⾓等层级，更多层的⽹络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
线性整流层（Rectified Linear Units layer, ReLU layer），这⼀层神经的活性化函数（Activation function）使⽤线性整流（Rectified Linear Units,ReLU）f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x)。
CNN 卷积神经网络介绍
梯度下降法相关概念
仿射函数：仿射函数是线性函数。仿射函数 的图形是空间中一个平面 函数可导：若函数在某一点可导，则函数在 这一点附近可用一个仿射函数很好地近似。 该仿射函数的图形（平面），就是函数在这 一点的切平面。 梯度：函数在某一点的梯度是一个自变量空 间内的向量。自变量顺着梯度方向变化时函 数值上升得最快。梯度的模（长度）是函数 值上升的速率。梯度朝某方向投影的长度是 自变量顺着该方向变化时函数值的变化率。
如果训练参数设置不合理会导致过拟合或者欠拟合。
数据拟合
数据拟合：是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。 是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。 拟合(fitting) 科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等 方法获得若干离散的数据，根据这些数据， 我们往往希望得到一个连续的函数（也就是 曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据 相吻合，这过程就叫做拟合(fitting).
B
计算：
最后三者相乘：
这样我们就计算出整体误差E(total)对w5的偏导值。
更新权值： 其中η是学习速率，这里我们取0.5
BP反向传播计算过程
迭代更新权重：
误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭 代，直到误差在要求的范围内.
cnn反向传播计算过程
现在主流的人工智能算法，是用计算机去对超大量数据进行复杂归纳。
欠拟合&过拟合
通俗对比：欠拟合学得太少，分得太粗糙；过拟合学得太多太细，拿着放大镜看世界，看到的都 是差异看不到相同点。
激活函数
激活函数是用来加入非线性因素，解决线性模型所不能解决的问题。激活函数的意义是“让神 经网络具备强大的拟合能力”。线性方程的复杂性有限，并且从数据中学习复杂函数映射的能 力更小。一个没有激活函数的神经网络只不过是一个线性回归模型。
retinaface原理
retinaface原理
RetinaFace原理：深度学习技术在人脸检测中的应用
RetinaFace是一种基于深度学习技术的人脸检测算法，它可以在复杂的场景中准确地检测出人脸，并且能够识别出人脸的五官和面部特征。
RetinaFace的原理是通过卷积神经网络（CNN）来实现的，它可以对图像进行高效的特征提取和分类，从而实现对人脸的检测和识别。
RetinaFace的核心是一个多任务级联卷积神经网络（MTCNN），它由三个级联的卷积神经网络组成，分别是Proposal Network（P-Net）、Refine Network（R-Net）和Output Network（O-Net）。
P-Net用于生成候选框，R-Net用于对候选框进行筛选和优化，O-Net 用于对最终的人脸框进行分类和回归。
RetinaFace的优点在于它可以同时检测多个人脸，并且可以检测出不同大小和角度的人脸。
此外，RetinaFace还可以识别出人脸的五官和面部特征，包括眼睛、鼻子、嘴巴等，从而实现更加精准的人脸识别和分析。
RetinaFace的应用非常广泛，它可以用于人脸识别、人脸跟踪、人脸表情识别、人脸属性分析等领域。
在安防领域，RetinaFace可以用于监控视频中的人脸检测和识别，从而实现对不法分子的追踪和抓捕。
在医疗领域，RetinaFace可以用于人脸识别和面部特征分析，
从而实现对疾病的诊断和治疗。
RetinaFace是一种非常先进的人脸检测算法，它利用深度学习技术实现了对人脸的高效检测和识别，具有广泛的应用前景。
随着深度学习技术的不断发展和完善，RetinaFace将会在更多的领域得到应用，并为人们的生活带来更多的便利和安全。
卷积神经网络——基本架构
卷积神经⽹络——基本架构卷积神经⽹络1. 整体结构相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接（fully-connected）在之前使⽤的全连接神经⽹络中，Affine层后⾯跟着激活函数ReLU层（或者Sigmoid 层）。
这⾥堆叠了4 层“Affine-ReLU”组合，然后第5 层是Affine层，最后由Softmax层输出最终结果（概率）。
在CNN中出现了新的卷积层和池化层CNN 的层的连接顺序是“Convolution - ReLU -（Pooling）”（Pooling 层有时会被省略）。
这可以理解为之前的“Affi ne - ReLU”连接被替换成了“Convolution -ReLU -（Pooling）”连接。
在CNN中，靠近输出的层中使⽤了之前的Affine-ReLU组合。
此外最后的输出层还是使⽤了Affine-softmax组合。
这些都是CNN中⽐较常见的结构2. 卷积层2.1 全连接层中存在的问题全连接层忽视了数据的形状，在全连接层中输⼊数据是图像的时候，需要将图像的⾼，长，通道⽅向上的3维形状拉平为1维数据。
前⾯提到的使⽤了MNIST数据集的例⼦中，输⼊图像就是1 通道、⾼28 像素、长28 像素的（1, 28, 28）形状，但却被排成1 列，以784 个数据的形式输⼊到最开始的Affine层。
图像是3 维形状，这个形状中应该含有重要的空间信息。
⽐如，空间上邻近的像素为相似的值、RBG的各个通道之间分别有密切的关联性、相距较远的像素之间没有什么关联等，3 维形状中可能隐藏有值得提取的本质模式。
但是，因为全连接层会忽视形状，将全部的输⼊数据作为相同的神经元（同⼀维度的神经元）处理，所以⽆法利⽤与形状相关的信息。
⽽卷积层可以保持形状不变。
当输⼊数据是图像时，卷积层会以3 维数据的形式接收输⼊数据，并同样以3 维数据的形式输出⾄下⼀层。
因此，在CNN 中，可以（有可能）正确理解图像等具有形状的数据。
级联的卷积神经网络人脸检测方法
级联的卷积神经网络人脸检测方法李亚可; 玉振明【期刊名称】《《计算机工程与应用》》【年(卷),期】2019(055)024【总页数】6页(P184-189)【关键词】人脸检测; 全卷积网络; 联合回归【作者】李亚可; 玉振明【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林 541004; 梧州学院电子信息工程学院广西梧州 543002【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言人脸检测作为人脸识别系统的重要环节，它的作用是把图像或者视频里的人脸检测出来并框出。
被检测出的人脸用于人脸验证或者人脸识别，所以投入实际运用的人脸检测的算法对检测速度和精度都有较高的要求。
传统的人脸检测算法有很多，比如投入工程使用的haar[1]特征加adaboost分类算法，该算法利用人工设计的haar特征和级联的adaboost算法，可以达到实时检测。
但是该算法存在严重的缺陷，面对现实存在光照变化和人脸表情变化等因素鲁棒性较差。
Felzenszwalb 提出的HOG[2]特征加上DPM[3]的算法，先计算梯度方向直方图，然后用SVM（Surpport Vector Machine）训练得到物体的梯度模型。
该算法虽然在目标检测领域达到显著的效果，但是消耗了大量的计算资源。
近年来，随着计算机运算速度的飞速提升，大规模的神经网络得到支持，深度学习短时间内成了热点。
基于深度学习的人脸检测算法大量涌现出来，比如深度学习人脸检测最早的代表作之一是Li提出的算法CascadeCNN[4]。
CascadeCNN是对经典的Violajones方法的深度卷积网络实现，是一种检测速度较快的人脸检测方法。
但是它在检测的过程中，增加了三个人脸回归框的校正网络，消耗了额外的计算花费。
Redmon提出的算法YOLO[5]，YOLO是一个可以一次性预测多个Box 位置和类别的卷积神经网络，能够实现端到端的目标检测和识别，其最大的优势就是速度快。
但是YOLO对相互靠得很近的物体，和很小的群体检测效果不好。
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12校准网络的输入图像为N模式其中一个模式参数校准方框后的图片。经过12网络校准后 可以得一个信度分数C1，经过N次后可以得到[C1,]，我们可以把高信度分数留下 来并且取平均值最为最后人脸方框调整。t是除掉低信度分数的阈值。
三 最终结果展示
结束放映
谢谢观看
二如何实现基于CNN来检测人脸
2.1总体介绍检测结构
一共为三阶级联
上图就是人间检测的过程： （1）是原始图片经过12网络和12校准网络先后使用NMS去掉重合方框，剩余图片经过裁剪和 整理。 （2）整理过的图片再经过24网络和24校准网络后再使用NMS去掉重合方框，再次经过裁剪和 整理。 （3）整理过的图片经过48网络之后进行全局NMS得到了唯一人脸方框，经过48校准网络后得 出最终人脸框。
CNN结构图
2.3 12校准网络
12校准网络是指在12网络之后的CNN用于人脸方框的校准，是一个浅的CNN。首先定义一个 N，它是N个校准模式的三维缩放变化和偏离设置向量。 {[sn,xn,yn]}N n=1 sn∈{0.83,0.91,1.0,1.10,1.21} xn∈{−0.17,0,0.17} N=5×3×3=45 yn∈{−0.17,0,0.17}
卷积神经网络级联的人脸测试
来源CVPR 2015 paper A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection Haoxiang Li, Zhe Lin, Xiaohui Shen, Jonathan Brandt, Gang Hua
图1-2
（3）光栅化 图像经过卷积、池化之后得到的是一些列的特征图，而感知器输入的是一个向量，因此需要将 这些特征图中的像素依次取出，排成一列向量。
1.3 CNN的优点
传统的检测人脸都是基于各种模型的检测方法，然后再经过一系列的训练和验证来改价原有模 型进而实现更加先进的检测精度。 而CNN则与传统的基于模型的方法不同，由于CNN具有强大的学习功能，它可以直接从图像中 学习分类器，而不是手工制作模型，可以更好的区分来自高度混乱背景的面孔同时，我们的检测器 比基于模型和基于示例的检测系统快了许多倍。
2.2 12网络
12网络是指第一个CNN，12网络是一种非常浅的二进制分类CNN，是用于快速扫描测试图像。 它的检测窗口是12×12，以4像素为间隔扫描尺寸为W×H的图像等价于用12网络扫描整个图像 将会获得((W-12）/4+1)×((H-12)/4+1)信度分数图，信度分数图上面的每个点都是12×12的检测 窗口。
（2）池化 池化的作用就是减小特征图，也就是压缩，池化规模一般为2×2。常用的池化方法有： 最大值池化和均值池化。其中最大值池化就是就是取2×2中四个点的最大值；均值池化就是取 2×2中四个点的平均值。图1-2就是池化规模10×10对特征图处理，取其中最大一个特征值代表 那一区域的特征值即图中1。
组员：刘波、金壮、陈楠、松寨
一、介绍CNN
二、如何实现基于CNN来检测人脸 三、最终结果展示
一、介绍CNN
1.1CNN的原理
1-1
1.2CNN的模型
（1）卷积 能够将一个很多权值参数的图像经过卷积核之后变为一个权值参数很少的图像。如图1-1所示， 在5×5的图像和3×3的卷积核作卷积操作后，重新输出一个3×3的矩阵，称为特征图。这个扫描 是可以有重叠部分的，就如同你的目光扫视也是连续一样。