【摘 要】
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针对传统的人脸检测与跟踪方法中,人脸遮挡和旋转而造成跟踪失败、重复抓拍以及抓拍质量不佳问题,提出了一种基于深度学习的人脸检测和跟踪方法。首先,采用改进的MTCNN网络对人脸进行检测,防止人脸检测过程中造成人脸的丢失;其次,采用了KCF跟踪方法,实现人脸的跟踪;最后,提出了一种人脸正脸判定方法,对检测到的高质量人脸进行输出。工程实践表明提出的人脸检测与跟踪方法,在视频监控场景下具有良好的鲁棒性,为人
【机 构】
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重庆市公安局两江新区分局,重庆401122
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针对传统的人脸检测与跟踪方法中,人脸遮挡和旋转而造成跟踪失败、重复抓拍以及抓拍质量不佳问题,提出了一种基于深度学习的人脸检测和跟踪方法。首先,采用改进的MTCNN网络对人脸进行检测,防止人脸检测过程中造成人脸的丢失;其次,采用了KCF跟踪方法,实现人脸的跟踪;最后,提出了一种人脸正脸判定方法,对检测到的高质量人脸进行输出。工程实践表明提出的人脸检测与跟踪方法,在视频监控场景下具有良好的鲁棒性,为人脸比对等算法提供了可靠的、信息含量高的人脸图像。
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