資料介紹
在尺度、遮擋等因素的影響下,人臉檢測算法速度和精度不匹配進而表現(xiàn)岀檢測性能差等系列缺點,采用融入模板匹配思想的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測器算法解決這一不足,提岀了二分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配的人臉檢測算法以此得到檢測速度與精度相匹配的改進方法。首先根據(jù)五官位置關(guān)系構(gòu)建亼臉模板框架并設(shè)置一定的閾值;其次依據(jù)構(gòu)建的模板和錨策略對不冋尺度亼臉的魯棒性,在υSFD亼臉襝測器的特征増強模塊層中實現(xiàn)對樣本數(shù)據(jù)中人臉區(qū)琙的提取及標記;最后依據(jù)提取、標記的亼臉區(qū)堿與枃建的模板進行相關(guān)性匹配。改進算法在 Face Detection data Set and benchmark、FDDB、 WIDER FACE人臉數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明,在提升檢測速度的同時保證算法的精度,相比幾類相近算法,該算法的優(yōu)勢更加明顯。
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