基于深度残差网络和YOLO的人物识别系统

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通过残差网络和多尺度的图像训练来提高人头识别的精度,人头特征的检测有两种方法,以往是基于事先描绘好的人头特征,还有基于统计训练模型的方法,后者具有很好的鲁棒性,用神经网络去训练,可以得到比较好的效果;基于密集的多人图像存在重叠的人头和远近尺度不一的人头特征,这就需要对人物头像的训练样本做更多特殊的处理;对于不能实时检测的问题,采用另外一种YOLO检测的方法,进行缺陷的弥补,获得相关的应用模型。
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