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针对图像中人物的检测,为了能够更加精确地检测定位图像中的人物,在基于Faster R-CNN框架的基础上提出了一种改进其特征网络ResNet-101的方法来进行人物深层特征的提取。在实验阶段,通过配置GPU环境以调用GPU加速和并行处理器来提高训练速度,实验结果表明,模型迭代1 000次后,所提出的改进的特征网络模型相较于原始特征网络模型在准确度上提高了1.6%,平均检测精度提高了5.1%,说明改进的算法降低了人物的的漏检测率和误检测率,相对于原算法具有更好的准确度和识别精度。