【摘 要】
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为了提高复杂背景条件下人脸检测算法的训练速度以及检测速度,提出一种基于二值化梯度幅值特征（Binarized Normed Gradients,BING）和卷积神经网络相结合的算法。为了提高算法的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672297);江苏省高校自然科学基金(17KJB520027)资助项目
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为了提高复杂背景条件下人脸检测算法的训练速度以及检测速度,提出一种基于二值化梯度幅值特征（Binarized Normed Gradients,BING）和卷积神经网络相结合的算法。为了提高算法的检测速度,采用二值化梯度幅值特征算法对目标窗口进行粗略的筛选,快速得到数量较少的候选窗口,以此来减少卷积神经网络后续判定的窗口数。为了提高算法的训练速度,提出了新的卷积神经网络的激活函数反比例线性单元（Inverse Proportion Linear Units,IPLU）,并且推导出相应的权值初始化方法。实验
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