【摘 要】
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算法通过调整输入图片的大小、扩大最小人脸尺寸以及减小检测窗口层间放缩比例等方式，在保证准确率的同时极大的提升了人脸检测速率，其检测效率为原始MTCNN的18倍；其次，构建新的卷积神经网络结构模型检测眼、嘴，网络检测的准确率可以达到95.6%. 将设计的检测网络与经过改进后的MTCNN进行级联，在已经检测出来的脸部区域继续对眼、嘴进行分类及定位；最后，设置综合性的疲劳检测函数，加强了由于单一特征而出
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算法通过调整输入图片的大小、扩大最小人脸尺寸以及减小检测窗口层间放缩比例等方式，在保证准确率的同时极大的提升了人脸检测速率，其检测效率为原始MTCNN的18倍；其次，构建新的卷积神经网络结构模型检测眼、嘴，网络检测的准确率可以达到95.6%. 将设计的检测网络与经过改进后的MTCNN进行级联，在已经检测出来的脸部区域继续对眼、嘴进行分类及定位；最后，设置综合性的疲劳检测函数，加强了由于单一特征而出现的虚检及误检等错误检测，准确率可以达到95.7%.
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为满足合成孔径雷达(SAR)在海洋遥感的应用需求，提出一种舰船目标SAR成像的快速仿真方法，对成像场景中重点关注的目标进行精确电磁建模，并利用“四路径”模型计算目标与海面的复合散射回波，对海面背景采用散射面元法计算回波，然后将舰船复合散射回波与海面回波进行合成得到总的SAR回波，最后利用聚束SAR成像处理方法获得SAR图像，验证所提方法的有效性。在处理过程中提出的快速算法，避免了对整个成像区域进行
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