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一种基于特征融合和视觉感受野网络的多尺度人脸检测方法

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本发明提出一种基于特征融合和视觉感受野网络的多尺度人脸检测方法，以VGG‑16为基础网络，由视觉感受野网络、空洞卷积网络共同组成本发明的网络结构，同时增加了网络的宽度和深度。在不同的卷积层提取不同分辨率的特征，根据不同层的分辨率采用不同方法提取候选框。在较低层的特征上，采用随机密集采样获取大量小尺度候选框，尽可能地匹配到更多真实样本。又通过对不同层的特征进行融合，使得融合特征同时包含了高低层的信息。高层特征适用于大尺度人脸的检测，低层特征适用于小尺度人脸的检测。本发明对于多尺度人脸尤其是小尺度人脸具有较好的检测效果。

著录项

公开/公告号CN111695430A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-22

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN202010418338.4
发明设计人刘欣刚;王文涵;钟鲁豪;李辰琦;汪卫彬;朱超;
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申请日2020-05-18
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构51203 电子科技大学专利中心;
代理人邹裕蓉
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2023-06-19 08:20:46

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-06-30

授权

发明专利权授予

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外文文献

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