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针对复杂场景下,小尺度、模糊和遮挡人脸检测精度低的问题,提出一种基于增强并行级联卷积神经网络的人脸检测方法。在主网络SSD的多层特征图上,通过融合前后层特征图增强原始特征图的辨识度。将多个增强特征图组合成附加增强网络,与主网络并行设置,加快对小尺度,模糊和遮挡人脸的检测速度。在训练阶段为主网络和附加增强网络设置两种基于锚框尺寸的损失函数,并通过加权求和的方式对这两种损失函数进行融合。在FDDB和WIDER FACE数据集上的实验结果表明,该方法实现了比当前主流人脸检测方法更高的检测精度。