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题名基于SSD改进的域适应暗光人脸检测算法
被引量：1
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作者
张祖希
吴金明
祝永新
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机构
中国科学院上海高等研究院
中国科学院大学
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第12期131-136,共6页
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基金
中国科学院战略性先导科技专项项目(XDC02070800)。
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文摘
人脸检测技术已经广泛应用于实际场景,然而在光照条件恶劣的情况下,人脸检测任务存在许多挑战,包括:人脸特征难以提取、可判别性差、标注数据分布不平衡等。针对上述问题,提出了基于SSD改进的域适应暗光人脸检测算法。首先,采用图像增强和域适应的方法缩小正常光数据和暗光数据分布之间的域差异;其次,基于SSD检测框架提出了一个基于注意力机制的特征增强模块;最后,针对原始特征图和增强特征图,提出渐近损失函数。实验结果表明,该方法在暗光环境下,相比目前主流的人脸检测方法,有更具竞争力的表现。
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关键词
人脸检测算法
暗光人脸
域适应
特征增强模块
注意力机制
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Keywords
face detection algorithm
dark face
domain adaptation module
feature enhancement module
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于支持向量机的人脸检测算法
被引量：5
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作者
叶俊勇
汪同庆
杨波
彭健
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机构
重庆大学光电工程学院人工视觉研究室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期23-24,217,共3页
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文摘
人脸检测是建立自动人脸识别系统的基础。该文提出一种新的基于支持向量机的人脸检测算法。支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的一种通用机器学习算法，采用支持向量机可以建立类似于神经网络的分类器，但是克服了神经网络中可能遇到的局部极小值和过学习问题。试验结果表明该算法鲁棒性好、检测精度高，具有很强的实用价值。
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关键词
支持向量机
人脸检测算法
统计学习理论
机器学习
人脸自动识别系统
模版匹配
图像处理
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Keywords
Face detection
Support vector machine
Statistical learning theory
Machine learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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