【摘 要】
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基于区域的卷积神经网络在目标检测中有着广泛的应用,吸引了研究者的广泛兴趣。针对人脸检测问题,本文基于区域的全卷积网络（Region-based Fully Convolutional Networks,R-FC
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基于区域的卷积神经网络在目标检测中有着广泛的应用,吸引了研究者的广泛兴趣。针对人脸检测问题,本文基于区域的全卷积网络（Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN）,提出一种改进的人脸检测算法。为了使模型训练更加充分,利用在线难例样本挖掘法放宽正负样本的约束,扩充训练集的范围,针对人脸目标存在重叠问题,采用线性非极大值抑制法避免漏检重叠人脸。在人脸检测数据库（FDDB）上的实验结果表明,改进的R-FCN模型比原始的RFCN模型有着更高的精度。
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