SSD神经网络的人脸检测方法

赵艳芹; 陈真朋

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针对传统人脸检测模型存在运算量大、定位不精准的问题,提出了一种改进的SSD卷积神经网络人脸检测算法。将原始的VGG16主干网络替换为轻量级网络mobilenet_v3,提取特征向高层映射,简化特征层的层数,通过聚类手工标注的检测框比例消除人脸尺度对检测模型的影响。结果表明,改进的SSD神经网络相比其他主流的人脸检测算法,在相同的实验环境下检测速度得到进一步提升,在WIDERFACE验证集上的召回率达到了94.261%。该研究证明了改进的方法对不同数据集具有一定的鲁棒性。

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来源
《黑龙江科技大学学报》 |2020年第4期|P.448-454|共7页
作者
赵艳芹; 陈真朋;
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作者单位

黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022;

黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
人脸检测; 神经网络; SSD算法; 图像处理;

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