耳朵信息对侧脸检测的影响研究

• 作者: 张重生 王弯弯
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多角度人脸检测 人脸检测器 耳朵 人脸边界框 侧脸检测
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 646-651
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.03.020

摘要

如何准确地检测和定位图像中的人脸是人脸检测领域的关键问题.为了进一步提高人脸检测器的性能,常见的方法是增加训练数据集或采用更鲁棒的人脸特征表示,而训练人脸检测器的一个基础工作是:为训练图像中的人脸标注边界框.但标注的人脸边界框是否应该包含耳朵信息,以及对训练出的侧脸检测器性能的影响尚未被研究.本文的实验结果表明:在侧脸数据集上训练人脸检测器时,如果人脸边界框包含耳朵信息,基于DPM (Deformable Parts Model)方法训练得到的侧脸检测器使侧脸检测的准确率降低1.9％,召回率提高6.3％.而基于Viola&Jones和Fast R-CNN方法训练得到的侧脸检测器使准确率分别提高6.8％和4.4％,召回率分别提高14.9％和12.9％.这说明包含耳朵信息训练出的侧脸检测模型,有助于提高侧脸检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张重生	河南大学计算机与信息工程学院	4	13	2.0	3.0
2	王弯弯	河南大学计算机与信息工程学院	2	2	1.0	1.0