【摘 要】
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人脸检测技术研究是计算机视觉领域研究的热门之一。该技术是利用信息化手段对图片或视频等媒体中的人脸进行定位,并通过标签标记出其位置和大小。这项技术的发展是人脸识别算法研究的基础,直接决定着人脸识别算法的最终识别效果。但是,在实际的人脸检测过程中,常常受到检测场景复杂、面部遮挡、低分辨率、人脸偏转等人为和环境因素的影响,而导致传统的检测方法在现实环境中的应用不能达到精准、快速、实时的效果。近年来,随着
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人脸检测技术研究是计算机视觉领域研究的热门之一。该技术是利用信息化手段对图片或视频等媒体中的人脸进行定位,并通过标签标记出其位置和大小。这项技术的发展是人脸识别算法研究的基础,直接决定着人脸识别算法的最终识别效果。但是,在实际的人脸检测过程中,常常受到检测场景复杂、面部遮挡、低分辨率、人脸偏转等人为和环境因素的影响,而导致传统的检测方法在现实环境中的应用不能达到精准、快速、实时的效果。近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习技术的应用给人脸检测技术在检测速度和精度等方面带来了革命性的变化,并且有了大幅度的提高。本文在深度学习理论基础上,对人脸检测算法进行进一步的研究,通过将深度学习算法理论应用到人脸检测算法中,分别对正常人脸和异常行为进行检测。主要内容如下:1、本文对传统的人脸检测算法、卷积神经网络以及基于深度学习的人脸检测算法进行详细综述。重点介绍MTCNN和S3FD两种代表算法。2、针对快速卷积神经网络算法在处理小人脸检测问题上存在检测准确度不高,速率低的缺点,本文对现有的基于快速卷积神经网络算法进行优化改进,提出了一种基于快速卷积神经网络改进的人脸检测算法。最终本文提出的算法在Wider FACE数据集和FDDB数据集上进行了验证,证明了算法在针对小脸检测问题时,取得了较好的检测效果。3、对快速卷积神经网络进行进一步深入研究并将其应用到视频异常行为检测中,提出了一种异常行为检测的算法。4、对本文的研究工作进行总结与展望。
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