一种自下而上的人脸检测算法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》

张宁 伍萍辉

摘要： 针对在非控条件下的人脸检测经常遇到的问题，如复杂的人脸姿态表情、严重的人脸遮挡、外界环境背景复杂、光照条件差、小人脸等提出了一种自下而上的人脸检测方法。自下而上的人脸检测是基于深度学习的，先进行人脸相关关键点检测和关键点之间的位置关系检测再进行人脸检测。网络结构采用稠密网络进行图像特征提取，提取到的特征传送给6个级联网络，每个级联网络由两个分支网络构成，分支网络1用来预测人脸相关关键点位置坐标，分支网络2用来预测关键点之间的位置关系。利用得到的关键点位置和位置关系进行人脸检测。在FDDB测试集上进行了验证，取得了0.98的成绩，并可以在输入图像分辨率为#1;的情况下，能检测到的最小人脸分辨率为#1;，使用GPU Nvidia Gefore GTX 1070最快能达到17 fps。

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