基于深度学习的人脸检测算法研究

黄绍欣; 田秀云

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随着计算机视觉之深度学习的兴起与人脸识别技术在智能化产品的广泛应用,基于深度卷积神经网络的人脸检测相关技术成为计算机视觉领域的热门研究。基于RetinaFace结构,提出一种改进的人脸检测模型。该模型采用Resnet34作为特征提取层,利用特征金字塔网络(FPN)进行上下文分辨率信息融合,结合Inception网络适应多尺度的人脸。基于人脸边界框回归损失和分类损失,额外增加人脸五点关键点训练损失。通过IoU大于0.5非极大抑制处理在Wider Face的Easy、Medium、Hard数据集的检测边界框,训练的卷积模型在测试集准确率分别是93.79%、91.92%、55.75%。在人脸密集、遮挡严重、背景复杂的场景下检测的效果并不是很理想,而在人脸稀疏的情况下取得较好的结果。

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来源
《机电工程技术》 |2022年第1期|126-129|共4页
作者
黄绍欣; 田秀云;
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作者单位

广东海洋大学电信学院;

广东湛江524088;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
人脸检测; 多尺度融合; 多任务损失; 非极大值抑制;

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