【摘 要】
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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
【基金项目】
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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)
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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
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