【摘 要】
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在教室场景下,利用计算机视觉技术检测教室人脸对于提高课堂效率、节省课堂时间有着重要意义。随着卷积神经网络的不断发展,众多目标检测技术应运而生,但对于教室场景而言,存
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院;
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在教室场景下,利用计算机视觉技术检测教室人脸对于提高课堂效率、节省课堂时间有着重要意义。随着卷积神经网络的不断发展,众多目标检测技术应运而生,但对于教室场景而言,存在着后排学生人脸微小难以检测的情况。本文提出一种基于卷积神经网络的教室人脸检测算法,采用两阶段检测形式,运用残差神经网络的结构对教室人脸进行特征提取,同时构建特征金字塔,并将交叉熵损失函数与中心特征损失函数结合,并且运用合适的激活函数进行训练。此算法在教室场景下获得95.2%的准确率,且在通用数据集Wider Face的三个等级验证集上分别获得93.0%,87.3%,58.3%的平均精度均值。
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