【摘 要】
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为降低复杂场景对人脸检测的影响,本文提出了一种多级联卷积神经网络的人脸检测方法.在训练网络之前,需要对图像进行预处理,提取大量人脸候选窗口与边框回归向量.首先,采用交
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771347,61072127,61372193,61070167)
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为降低复杂场景对人脸检测的影响,本文提出了一种多级联卷积神经网络的人脸检测方法.在训练网络之前,需要对图像进行预处理,提取大量人脸候选窗口与边框回归向量.首先,采用交叉熵函数训练人脸区域,对网络进行优化,提高人脸预测结果的准确率;然后,使用多级联卷积神经网络结构对人脸候选窗口进行筛选,有效提高人脸候选窗口的准确性;最后,根据三组网络给予的人脸预测结果求平均值,使人脸检测结果更具有说服力.在公开数据集FDDB上进行测试,实验结果显示,本文提出方法准确率为96.3%,取得较好结果,可广泛应用于人脸识别以及人脸
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