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基于Edge Boxes和深度学习的非限制条件下人脸检测
被引量：
2
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作者
刘英剑
张起贵
《现代电子技术》
北大核心
2018年第13期29-33,共5页
针对光线、旋转、遮挡、平移等因素对人脸检测结果产生的干扰,提出一种基于Edge Boxes和深度学习相结合的人脸检测算法。首先采用Edge Boxes算法提取出可能存在人脸的边界框,提取边界框中的图像并调整至合适的大小,作为卷积神经网络的输...
针对光线、旋转、遮挡、平移等因素对人脸检测结果产生的干扰,提出一种基于Edge Boxes和深度学习相结合的人脸检测算法。首先采用Edge Boxes算法提取出可能存在人脸的边界框,提取边界框中的图像并调整至合适的大小,作为卷积神经网络的输入,然后利用卷积神经网络对提取出的图像进行特征提取和分类,最后利用非极大抑制算法排除多余人脸检测框,得到人脸的准确位置。该算法应用于LFW和Yale B人脸数据库的检测率分别达到98.7%和98.5%,识别单张人脸的时间均小于0.5 s。实验结果表明,该算法在检测率和检测速率方面较传统算法都有了很大的提高,对于遮挡、光照、旋转等干扰具有更强的鲁棒性。
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关键词
人脸检测
特征提取
深度学习
EDGE
BOXES
卷积神经网络
非极大抑制算法
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题名
基于Edge Boxes和深度学习的非限制条件下人脸检测
被引量：
2
1
作者
刘英剑
张起贵
机构
太原理工大学数字图像处理实验室
出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第13期29-33,共5页
基金
山西省基础研究项目自然科学基金(2013011017-3).
文摘
针对光线、旋转、遮挡、平移等因素对人脸检测结果产生的干扰,提出一种基于Edge Boxes和深度学习相结合的人脸检测算法。首先采用Edge Boxes算法提取出可能存在人脸的边界框,提取边界框中的图像并调整至合适的大小,作为卷积神经网络的输入,然后利用卷积神经网络对提取出的图像进行特征提取和分类,最后利用非极大抑制算法排除多余人脸检测框,得到人脸的准确位置。该算法应用于LFW和Yale B人脸数据库的检测率分别达到98.7%和98.5%,识别单张人脸的时间均小于0.5 s。实验结果表明,该算法在检测率和检测速率方面较传统算法都有了很大的提高,对于遮挡、光照、旋转等干扰具有更强的鲁棒性。
关键词
人脸检测
特征提取
深度学习
EDGE
BOXES
卷积神经网络
非极大抑制算法
Keywords
face detection
feature extraction
deep learning
Edge Boxes
convolution neural network
non-maximalsuppression algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于Edge Boxes和深度学习的非限制条件下人脸检测
刘英剑
张起贵
《现代电子技术》
北大核心
2018
2
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