一种改进的基于R-FCN模型的人脸检测算法

摘要：

基于区域的卷积神经网络在目标检测中有着广泛的应用,吸引了研究者的广泛兴趣.针对人脸检测问题,本文基于区域的全卷积网络(Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN),提出一种改进的人脸检测算法.为了使模型训练更加充分,利用在线难例样本挖掘法放宽正负样本的约束,扩充训练集的范围,针对人脸目标存在重叠问题,采用线性非极大值抑制法避免漏检重叠人脸.在人脸检测数据库(FDDB)上的实验结果表明,改进的R-FCN模型比原始的R-FCN模型有着更高的精度.

关键词：人脸检测、深度学习、目标检测、全卷积网络

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：12-15,20