【摘 要】
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遮挡人脸检测是当前人脸检测面临的最主要问题之一.人工智能时代,人脸检测作为图像处理与计算机视觉领域的重要研究方向得到广泛应用,而具体复杂的实际应用场景对其算法的要
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遮挡人脸检测是当前人脸检测面临的最主要问题之一.人工智能时代,人脸检测作为图像处理与计算机视觉领域的重要研究方向得到广泛应用,而具体复杂的实际应用场景对其算法的要求也在不断提高.本文对彩色图像中的人脸检测算法进行了深入研究,并提出一种基于局部非线性特征融合的遮挡人脸检测算法.LNFF-Net(Locally Nonlin-ear Feature Fusion-based Network)分为候选区域生成和候选区域判别两个阶段,主要处理了以下问题:(1)利用预训练模型提取网络学习特征,解决遮挡人脸训练数据不足的问题;(2)引入GBVS模型计算视觉显著图,提出利用传统底层视觉特征修正网络特征图上的分类得分,解决遮挡人脸候选区域漏检误检的问题;(3)提出一种新的非线性融合方法,抑制背景区域的同时增强人脸区域的特征表达能力,解决特征融合策略单一的问题;(4)引入并调整Fast R-CNN模型,一次性提取所有区域特征,减少时间复杂度的同时提高遮挡人脸特征的鲁棒性,解决传统候选区域判别算法反复提取特征的问题.本文实验使用了现实应用场景的MAFA和COFW公开遮挡人脸数据集,结果证明:LNFF-Net算法中的非线性融合方法相较于其他融合方法有更高的召回率和F1值;经过特征融合,生成的候选区域定位更准确更紧凑;相较于其他检测算法,检测遮挡人脸特别是严重遮挡人脸的平均准确度提升明显.
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