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摘要:
为了提高移动设备人脸检测准确率,提出一种应用于移动设备的实时人脸检测算法.通过改进Viola-Jones方法进行人脸区域快速分割,在不损失速度的情况下提高分割精度;同时应用了光流估计方法将卷积神经网络子网络在离散关键帧上的特征提取结果传播至非关键帧,提高神经网络实际检测运行效率.实验使用YouTube视频人脸数据库、自建20人各1 min正位人脸视频数据库和实际检测项目在不同分辨率下进行,实验结果表明运行速度在2.35帧/秒~22.25帧/秒,达到了一般人脸检测水平;人脸检测在10%误检率下召回率由Viola-Jones的65.93%提高到82.5% ~90.8%,接近卷积神经网络检测精度,满足了移动设备实时人脸检测的速度和精度要求.
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文献信息
篇名 光流估计下的移动端实时人脸检测
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 人脸检测 快速区域分割 瀑布型分类器 卷积神经网络 光流估计
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 虚拟现实与多媒体计算
研究方向 页码范围 1146-1150
页数 5页 分类号 TP3941
字数 5258字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092154
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢凯 长江大学电子信息学院 58 71 4.0 6.0
2 贺建飚 中南大学信息科学与工程学院 58 399 11.0 18.0
3 文畅 长江大学计算机科学学院 19 19 3.0 3.0
4 魏震宇 长江大学计算机科学学院 1 4 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人脸检测
快速区域分割
瀑布型分类器
卷积神经网络
光流估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
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