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基于改进MTCNN网络的目标人脸快速检测
被引量：
14
1
作者
贾小硕
曾上游
+1 位作者
潘兵
周悦
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第7期1262-1266,共5页
传统检测网络在复杂背景下一直存在检测效率低以及准确率低等问题。针对以上问题,在MTCNN网络上进一步设计了MT-Siam网络,主要为以后的单目标独立分割、单目标图像处理等操作快速地提供精准位置定位,从而快速获取目标位置,达到提高检测...
传统检测网络在复杂背景下一直存在检测效率低以及准确率低等问题。针对以上问题,在MTCNN网络上进一步设计了MT-Siam网络,主要为以后的单目标独立分割、单目标图像处理等操作快速地提供精准位置定位,从而快速获取目标位置,达到提高检测效率的目的。实验部分在YOLOv3、SSD300和MTCNN基础模型上进行了全面对比,验证了MTCNN网络的优越性,并从对比实验中得出MT-Siam网络在保持高精度的前提下,检测速度与MTCNN网络相比得到70%~85%不等的提升。
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关键词
卷积神经网络
MTCNN
检测网络
YOLOv3
目标分割
SSD300
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职称材料
基于改进的Siamese算法进行图像对的相似度判定
被引量：
1
2
作者
贾小硕
曾上游
+1 位作者
周悦
马铖旭
《现代电子技术》
北大核心
2020年第18期50-53,共4页
传统人脸图像对的相似度判定方法易受环境、像素值等因素影响,导致其方法的准确率很低。为此,文中为提高人脸图像对的相似度判定准确率,设计一种利用卷积神经网络(CNN)的非线性特点与优化边缘算子特点相结合的轻量化网络。实验结果表明...
传统人脸图像对的相似度判定方法易受环境、像素值等因素影响,导致其方法的准确率很低。为此,文中为提高人脸图像对的相似度判定准确率,设计一种利用卷积神经网络(CNN)的非线性特点与优化边缘算子特点相结合的轻量化网络。实验结果表明,设计的轻量化网络与传统网络对比在准确率上有效提升大约2%;在模型大小上从原有的40.2 MB缩小到18.9 MB。并且与已有算法做了全面对比,得出改进算法准确率高于已有算法,验证了改进算法的可实施性。
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关键词
人脸图像对
相似度判定
改进Siamese网络
轻量化网络
轻量化建模
对比验证
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职称材料
基于双线程LSTM在线更新的视频追踪算法
3
作者
曾上游
贾小硕
李文惠
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021年第3期480-485,共6页
针对视频追踪中基于孪生网络的追踪算法在对有遮挡物或运动突变的物体进行追踪定位时会出现定位不准确的问题,设计了在线更新网络的视频追踪算法TripLT。该算法采用循环神经网络进行目标位置的预测,并采用全卷积神经网络对目标进行相似...
针对视频追踪中基于孪生网络的追踪算法在对有遮挡物或运动突变的物体进行追踪定位时会出现定位不准确的问题,设计了在线更新网络的视频追踪算法TripLT。该算法采用循环神经网络进行目标位置的预测,并采用全卷积神经网络对目标进行相似度的判定。TripLT算法可预测下一帧的目标位置,以摆脱遮挡物的影响,并且TripLT算法采用在线更新的机制,避免了运动突变的干扰。在数据集VOT和OTB100上的实验结果表明,和已有算法相比,TripLT算法表现出更好的性能。
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关键词
视频追踪
孪生网络
循环神经网络
全卷积神经网络
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职称材料
题名
基于改进MTCNN网络的目标人脸快速检测
被引量：
14
1
作者
贾小硕
曾上游
潘兵
周悦
机构
广西师范大学电子工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第7期1262-1266,共5页
基金
国家自然科学基金(11465004)。
文摘
传统检测网络在复杂背景下一直存在检测效率低以及准确率低等问题。针对以上问题,在MTCNN网络上进一步设计了MT-Siam网络,主要为以后的单目标独立分割、单目标图像处理等操作快速地提供精准位置定位,从而快速获取目标位置,达到提高检测效率的目的。实验部分在YOLOv3、SSD300和MTCNN基础模型上进行了全面对比,验证了MTCNN网络的优越性,并从对比实验中得出MT-Siam网络在保持高精度的前提下,检测速度与MTCNN网络相比得到70%~85%不等的提升。
关键词
卷积神经网络
MTCNN
检测网络
YOLOv3
目标分割
SSD300
Keywords
convolutional neural network
MTCNN
detection network
YOLOv3
target segmentation
SSD300
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进的Siamese算法进行图像对的相似度判定
被引量：
1
2
作者
贾小硕
曾上游
周悦
马铖旭
机构
广西师范大学电子工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第18期50-53,共4页
基金
国家自然科学基金(11465004)。
文摘
传统人脸图像对的相似度判定方法易受环境、像素值等因素影响,导致其方法的准确率很低。为此,文中为提高人脸图像对的相似度判定准确率,设计一种利用卷积神经网络(CNN)的非线性特点与优化边缘算子特点相结合的轻量化网络。实验结果表明,设计的轻量化网络与传统网络对比在准确率上有效提升大约2%;在模型大小上从原有的40.2 MB缩小到18.9 MB。并且与已有算法做了全面对比,得出改进算法准确率高于已有算法,验证了改进算法的可实施性。
关键词
人脸图像对
相似度判定
改进Siamese网络
轻量化网络
轻量化建模
对比验证
Keywords
face image pair
similarity determination
improved Siamese network
lightweight network
lightweight modeling
comparison validation
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于双线程LSTM在线更新的视频追踪算法
3
作者
曾上游
贾小硕
李文惠
机构
广西师范大学电子工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021年第3期480-485,共6页
基金
国家自然科学基金(11465004)。
文摘
针对视频追踪中基于孪生网络的追踪算法在对有遮挡物或运动突变的物体进行追踪定位时会出现定位不准确的问题,设计了在线更新网络的视频追踪算法TripLT。该算法采用循环神经网络进行目标位置的预测,并采用全卷积神经网络对目标进行相似度的判定。TripLT算法可预测下一帧的目标位置,以摆脱遮挡物的影响,并且TripLT算法采用在线更新的机制,避免了运动突变的干扰。在数据集VOT和OTB100上的实验结果表明,和已有算法相比,TripLT算法表现出更好的性能。
关键词
视频追踪
孪生网络
循环神经网络
全卷积神经网络
在线更新
Keywords
video tracking
twin network
recurrent neural network
full convolutional neural network
online update
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进MTCNN网络的目标人脸快速检测
贾小硕
曾上游
潘兵
周悦
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进的Siamese算法进行图像对的相似度判定
贾小硕
曾上游
周悦
马铖旭
《现代电子技术》
北大核心
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于双线程LSTM在线更新的视频追踪算法
曾上游
贾小硕
李文惠
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021
0
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