基于单一神经网络的实时人脸检测 |
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引用本文: | 熊寒颖,鲁统伟,闵峰,蒋冲宇.基于单一神经网络的实时人脸检测[J].武汉工程大学学报,2019(5). |
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作者姓名: | 熊寒颖 鲁统伟 闵峰 蒋冲宇 |
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作者单位: | 武汉工程大学计算机科学与工程学院 |
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摘 要: | 由于人脸尺度多样性使得人脸检测算法在CPU上运行速度受限,提出了一种新的基于单一神经网络的实时人脸检测算法。首先在网络初始卷积层和池化层中设置较大的卷积核尺寸和步长,缩小输入图像尺寸利于实时检测;然后网络将浅层特征图和深层特征图相融合,增强上下文联系和减少重复检测;最后在多个卷积层上预测人脸位置,利用预测框重叠策略,实现多尺度的人脸检测来提升图像中小尺寸人脸的检测精度。在人脸检测数据集基准和野外标注人脸数据集上测试实验结果表明,本文算法模型精度能够达到92.1%和95.4%。与此同时,本文算法在CPU上实现21帧/s的检测速度。
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