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题名基于回归置信度的多尺度精确人脸检测
被引量：2
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作者
于贤杰
张建伟
杨梦龙
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机构
四川大学计算机学院(软件学院)
四川大学空天科学与工程学院
四川川大智胜软件股份有限公司
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第1期59-64,共6页
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基金
四川省科技成果转化基金项目(2017CC0004)
2018年度四川省新一代人工智能重大科技专项基金项目(2018GZDZX0029、2018GZDZX0024)
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文摘
在大多数受限情况下人脸检测已经有了许多有效方案,但对于人脸尺度变化极大、小人脸,以及模糊、遮挡、光照等非受限环境的人脸检测问题,仍面临更多挑战。针对以上问题,提出一种多尺度卷积神经网络模型。在R-FCN网络的基础上进行改进,以多尺度特征替代单一特征,使网络对多尺度信息更加敏感,在预测阶段同时输出分类置信度与回归置信度,改进非极大值抑制(non-maximum suppression,NMS)算法,提出基于回归置信度的NMS算法。在WIDER FACE数据集上训练模型,在FDDB与WIDER FACE人脸评测库进行实验,实验结果表明,召回率、准确率等指标均优于其它人脸检测算法。
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关键词
卷积神经网络
多尺度
回归置信度
NMS算法
人脸检测
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Keywords
convolution neural network
multi-scale
regression scores
NMS algorithm
face detection
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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]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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