基于卷积神经网络(CNN)和CUDA加速的实时视频人脸识别.pdf

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适合处理图像识别任务，尤其在人脸识别领域表现出色。在本文中，作者提出了一种结合CNN和CUDA加速的实时视频人脸识别方法，旨在提高识别准确性和实时性。 CNN的核心在于其卷积层和池化层。卷积层通过权值共享的滤波器对输入图像进行扫描，提取出图像的局部特征，这些特征层次化，从低级到高级，使得模型能够对图像内容进行抽象理解。池化层则用于降低数据维度，减少计算量，同时保持模型对图像平移不变性的特性。 在人脸识别的应用中，视频帧中的人脸通常需要先由Adaboost算法或其他人脸检测方法进行定位。然后，这些检测到的人脸图像会被输入到预先训练好的CNN网络中进行识别。为了适应实时性需求，论文采用了6层结构的CNN模型，这种结构可以有效提取人脸图像的特征，同时保持相对较小的计算复杂度。 CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算架构，它允许开发者利用GPU的强大计算能力加速计算密集型任务。在本文的方案中，CUDA被用来加速CNN的训练和识别过程，以实现视频流的实时处理。GPU的并行计算能力可以同时运行大量线程，极大地提高了处理速度，从而满足了实时人脸识别的实时性要求。 此外，为了适应实际视频监控中的开放集人脸识别，即可能遇到未见过的人脸，论文在CNN网络结构的最后引入了Softmax分类器的多级判决功能。Softmax分类器可以为每个类别提供概率输出，多级判决则增强了模型对未知人脸的包容性，提高了系统的鲁棒性。 实验结果表明，该方法在识别准确率和实时性上都达到了预期效果，且对于视频中的人脸姿态变化、光照变化、距离远近等因素有良好的抗干扰能力。这意味着，这种方法在实际的视频监控场景中具有广泛的应用前景。 总结来说，本文提出的基于CNN和CUDA的实时视频人脸识别方法，通过优化网络结构和利用GPU的并行计算优势，实现了高准确性和实时性的人脸识别，对于解决视频监控中的人脸识别问题提供了有效的解决方案。同时，该方法的鲁棒性表明它在应对各种环境变化时也能保持稳定性能，进一步增加了其在实际应用中的价值。