[发明专利]基于分层伪三维注意力卷积神经网络的人脸图像分类方法

说明书

本公开揭示了一种基于分层伪三维注意力卷积神经网络的人脸图像分类方法，包括：对待分类的彩色人脸图像进行预处理；对预处理后的待分类彩色人脸图像进行几何归一化处理；构建分层伪三维注意力卷积神经网络并进行训练，所述分层伪三维注意力卷积神经网络包括3个输入层、1个卷积层、1个最大池化层、16个由伪三维卷积模块、注意力模块和全局上下文模块组成的伪三维注意力模块、1个全局平均化层和1个输出层；将几何归一化处理后的待分类彩色人脸图像输入所述分层伪三维注意力卷积神经网络进行分类。

技术领域

本公开属于图像识别领域，具体涉及一种基于分层伪三维注意力卷积神经网络的人脸图像分类方法。

背景技术

彩色人脸图像分类是计算机视觉领域的一项重要任务，注意力机制在图像分类中一直占有重要地位。目前，许多学者通过改进注意力机制的方式去改善网络结构，通过挤压和激励注意力网络对通道注意力进行调整，首先使用全局平均池化将全局特征挤压进通道特征中，接着使用一个简单的门机制并使用sigmoid函数激励，最后将对应通道乘积，在不增加计算成本的基础上大幅提升了网络性能，但是该方式并没有考虑全局上下文信息对位置编码的重要性，而位置编码对于在计算机视觉任务中捕获对象结构是至关重要的，而且也能有效提升网络对图像的分类性能。还有学者提出了坐标注意力，通过对不同方向的平均池化操作，以获取位置信息，并结合通道信息，借此来提升网络的分类性能。但是仅仅使用不同方向的池化难以获取全局的感受野，而且通过二维图像数据也难以捕获更深层的特征，三维数据又会使得网络参数过于复杂，导致网络极易过拟合。此外，现有的流行网络中的softmax损失函数并不能很好地对人脸进行高精度识别分类。

发明内容

针对现有技术中的不足，本公开的目的在于提供一种基于分层伪三维注意力卷积神经网络的人脸图像分类方法，能够同时提取到人脸细节部位的高维特征和边缘轮廓的低维特征，从而实现对人脸的精准分类。

为实现上述目的，本公开提供以下技术方案：

一种基于分层伪三维注意力卷积神经网络的人脸图像分类方法，包括如下步骤：

S100：对待分类的彩色人脸图像进行预处理；

S200：对预处理后的待分类彩色人脸图像进行几何归一化处理；

S300：构建分层伪三维注意力卷积神经网络并进行训练，所述分层伪三维注意力卷积神经网络包括3个输入层、1个卷积层、1个最大池化层、16个由伪三维卷积模块、注意力模块和全局上下文模块组成的伪三维注意力模块、1个全局平均化层和1个输出层；

S400：将几何归一化处理后的待分类彩色人脸图像输入所述分层伪三维注意力卷积神经网络进行分类。

优选的，所述伪三维卷积模块由1个卷积核大小为1×1×1的卷积层和2个卷积核大小分别为3×3×1和1×1×3的卷积层构成。

优选的，所述注意力模块包括：

第一单元，通过3×3×3和5×5×5的卷积核分别对伪三维卷积模块进行卷积处理获得两个特征矩阵，将两个特征矩阵分别进行最大池化和平均池化处理并进行级联操作得到两个级联特征矩阵，对两个级联特征矩阵采用多卷积方式，得到输出特征矩阵；

第二单元，用于将输出特征矩阵通过全局平均池化的方式挤压进通道中，经过非线性处理后，采用sigmoid函数得到两个权重特征矩阵，且该权重特征矩阵的参数随反向传播更新；

第三单元，用于将两个权重特征矩阵与第一单元中的两个输出特征矩阵分别进行乘积，得到两个带注意力权重的特征矩阵，最后进行级联和1×1的卷积操作，即获得注意力模块的输出特征矩阵。

优选的，所述注意力模块表示为：

s＝Fz(z，W)＝δ(BN(z))