基于单一神经网络的多尺度人脸检测 | |
刘宏哲1; 杨少鹏1; 袁家政2; 王雪峤3; 薛建明1 | |
2018-07-24 | |
发表期刊 | 电子与信息学报
![]() |
ISSN | 1009-5896 |
卷号 | 40期号:11页码:2598-2605 |
摘要 | 人脸检测是指检测并定位输入图像中所有的人脸,并返回精确的人脸位置和大小,是目标检测的重要方向。为了解决人脸尺度多样性给人脸检测造成的困难,该文提出一种新的基于单一神经网络的特征图融合多尺度人脸检测算法。该算法在不同大小的卷积层上预测人脸,实现实时多尺度人脸检测,并通过将浅层的特征图融合引入上下文信息提高小尺寸人脸检测精度。在数据集FDDB和WIDERFACE测试结果表明,所提方法达到了先进人脸检测的水平,并且该方法去掉了框推荐过程,因此检测速度更快。在WIDERFACE难、适中、简单3个子数据集上测试结果分别为87.9%, 93.2%, 93.4%MAP,检测速度为35 fps。所提算法与目前效果较好的极小人脸检测方法相比,在保证精度的同时提高了人脸检测速度。 |
关键词 | 多尺度人脸检测 上下文信息 特征图融合 卷积神经网络 |
URL | 查看原文 |
收录类别 | 北大核心 ; CSCD |
语种 | 中文 |
资助项目 | 国家自然科学基金(61571045);北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划项目(IDHT20170511);国家科技支撑项目(2015BAH55F03);北京联合大学新起点项目(Zk10201703);北京市教委科技计划一般项目(KM201811417002)~~ |
原始文献类型 | 学术期刊 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/137314 |
专题 | 国家开放大学北京分部 |
通讯作者 | 杨少鹏 |
作者单位 | 1.北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室; 2.北京开放大学; 3.北京联合大学计算机技术研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘宏哲,杨少鹏,袁家政,等. 基于单一神经网络的多尺度人脸检测[J]. 电子与信息学报,2018,40(11):2598-2605. |
APA | 刘宏哲,杨少鹏,袁家政,王雪峤,&薛建明.(2018).基于单一神经网络的多尺度人脸检测.电子与信息学报,40(11),2598-2605. |
MLA | 刘宏哲,et al."基于单一神经网络的多尺度人脸检测".电子与信息学报 40.11(2018):2598-2605. |
条目包含的文件 | 条目无相关文件。 |
个性服务 |
查看访问统计 |
谷歌学术 |
谷歌学术中相似的文章 |
[刘宏哲]的文章 |
[杨少鹏]的文章 |
[袁家政]的文章 |
百度学术 |
百度学术中相似的文章 |
[刘宏哲]的文章 |
[杨少鹏]的文章 |
[袁家政]的文章 |
必应学术 |
必应学术中相似的文章 |
[刘宏哲]的文章 |
[杨少鹏]的文章 |
[袁家政]的文章 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
相关推荐 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论