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针对现有基于嵌入式系统的人脸跟踪设计存在人脸检测与跟踪造成的检测效率不佳以及嵌入式系统跟踪平台灵活性欠缺的问题,提出一种基于ZYNQ的多任务级联卷积人脸跟踪设计方案。针对人脸检测算法设计了基于多任务级联卷积神经网络的人脸检测算法,借助人脸检测与人脸对齐之间的内部相关性,有效解决了人脸检测算法在复杂面部表情、面部遮挡与光线昏暗这三种情况下检测效率低的问题。此外,该算法在进行模型训练的过程中使用一种全新的在线难例挖掘策略,将样本依据人脸近视度进行归类,进一步提高检测率。