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自然场景下基于四级级联全卷积神经网络的人脸检测算法
被引量:
3
1
作者
石学超
周亚同
韩卫雪
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期80-86,共7页
针对于自然场景下人脸检测存在的姿态复杂、遮挡和光照等问题,提出一种基于4级级联全卷积神经网络的人脸检测算法。构建4级级联网络,采用级联分级训练代替端到端训练,以避免只共享1个网络权值的局限,进而获得有区分性功能的深度网络,提...
针对于自然场景下人脸检测存在的姿态复杂、遮挡和光照等问题,提出一种基于4级级联全卷积神经网络的人脸检测算法。构建4级级联网络,采用级联分级训练代替端到端训练,以避免只共享1个网络权值的局限,进而获得有区分性功能的深度网络,提高检测精度;每级深度网络结构均采用全卷积结构,可以接受任意尺寸图像的输入,提高检测效率;另外在训练过程采用自举法Bootstrap进行网络模型的优化训练,提高训练样本利用率;利用最终训练好的深度卷积网络模型实现人脸检测。人脸检测实验结果标明,本算法在自然场景下,对多姿态、遮挡、单图多种人脸类型等均具有良好的鲁棒性,同时在现有平台上每张图片的检测速度达到96ms,在国际权威的人脸检测公开测试集FDDB上的"真正率"达到82.98%。
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关键词
人脸检测
4级级联网络
全卷积
网络
自举训练
深度学习
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职称材料
题名
自然场景下基于四级级联全卷积神经网络的人脸检测算法
被引量:
3
1
作者
石学超
周亚同
韩卫雪
机构
河北工业大学电子信息工程学院
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期80-86,共7页
基金
中国博士后科学基金(2014M561053)
河北省自然科学基金(F2013202254)
2015年度教育部人文社会科学研究项目(15YJA630108)
文摘
针对于自然场景下人脸检测存在的姿态复杂、遮挡和光照等问题,提出一种基于4级级联全卷积神经网络的人脸检测算法。构建4级级联网络,采用级联分级训练代替端到端训练,以避免只共享1个网络权值的局限,进而获得有区分性功能的深度网络,提高检测精度;每级深度网络结构均采用全卷积结构,可以接受任意尺寸图像的输入,提高检测效率;另外在训练过程采用自举法Bootstrap进行网络模型的优化训练,提高训练样本利用率;利用最终训练好的深度卷积网络模型实现人脸检测。人脸检测实验结果标明,本算法在自然场景下,对多姿态、遮挡、单图多种人脸类型等均具有良好的鲁棒性,同时在现有平台上每张图片的检测速度达到96ms,在国际权威的人脸检测公开测试集FDDB上的"真正率"达到82.98%。
关键词
人脸检测
4级级联网络
全卷积
网络
自举训练
深度学习
Keywords
face detection
four-level cascade network
full convolution network
bootstrap training
deep learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自然场景下基于四级级联全卷积神经网络的人脸检测算法
石学超
周亚同
韩卫雪
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
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