基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉檢測算法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩63頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領

文檔簡介

1、隨著深度學習在計算機視覺領域的應用,人臉檢測技術(shù)得到了高速發(fā)展。人臉檢測的目的是在輸入的圖片中,找到所有存在的人臉,并標注入臉的位置和大小。但是在實際應用應用場景中,多樣的表情、姿態(tài)、光照、場景、尺度等各種挑戰(zhàn)下。傳統(tǒng)人臉檢測算法的效果并不十分理想。研究人員們從傳統(tǒng)使用Adaboost檢測算法中得到啟發(fā),提出了大量基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的算法。其中包括訓練多個滑動窗口內(nèi)的人臉分類器網(wǎng)絡,以及端到端的訓練人臉檢測器算法等各種算法。希望找到一

2、個基于現(xiàn)有的高精度全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡骨架的人臉檢測算法,進一步提高檢測的正確率。本文先使用了最新的通用物體檢測算法訓練了全卷積網(wǎng)絡的人臉檢測模型,后在此基礎上做了針對人臉檢測的改進,提出了多尺度位置敏感人臉檢測全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(FaceRFCN),分類時結(jié)合網(wǎng)絡的低層高層特征圖,并采用多尺度候選框,增加了輸入圖片的隨機模糊,處理了模糊人臉和小人臉的問題,提高了算法的召回。在現(xiàn)有的人臉檢測算法對比下,本文提出的模型,精度更高、速度更快,在幾個人

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論