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一种改进的MTCNN人脸检测算法 被引量:10
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作者 吴纪芸 陈时钦 《软件导刊》 2019年第12期78-81,共4页
人脸检测主要运用于机场、火车站等人口密集场所。目前常用的人脸检测算法有MTCNN、YOLOV3、faster-RCNN、SSD等,但已有算法难以兼顾检测速度和检测准确性。通过改进多任务级联卷积神经网络(MTCNN)人脸检测算法,将MTCNN、YOLOV3、faster... 人脸检测主要运用于机场、火车站等人口密集场所。目前常用的人脸检测算法有MTCNN、YOLOV3、faster-RCNN、SSD等,但已有算法难以兼顾检测速度和检测准确性。通过改进多任务级联卷积神经网络(MTCNN)人脸检测算法,将MTCNN、YOLOV3、faster-RCNN等3个模型进行整合,减少内存与显存之间的数据搬运;然后动态修改Minsize值,减少图像金字塔中图片生成数量,并根据图像相似度对输入图片进行不同处理以提高效率。改进后的MTCNN算法比传统MTCNN算法识别速度提高将近40%,且正确率达到97%,可更好满足现代社会对于人脸检测的应用需求。 展开更多
关键词 多任务级联卷积神经网络 最小人脸大小 图像金字塔 自适应 人脸检测
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