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摘要:
针对物体检测实时多目标回归算法中分别优化各四个位置参数,割裂了四个位置变量之间的关系,造成对物体的边框回归不够准确且训练不易收敛的问题,提出一种带检测评价函数(Intersection over Union,IoU)作为损失函数的实时多目标回归人脸检测算法.首先基于Redmond等提出实时多目标回归模型,采用该模型检测实时性的机制,然后融合了IoU函数作为位置参数的损失函数,将实时多目标回归模型中的四个独立位置参数整合成一个单元进行优化,避免了基础模型的缺陷.算法在人脸检测基准库FDDB上进行测试,实验结果表明:在人脸检测的有效性上优于主流的传统人脸检测算法,检测速度上领先于其他经典深度学习方法.提出的算法在检测人脸的有效性和检测速度两者之间取得了一个较好的平衡,为构建实用的人脸相关应用系统提供了参考价值.
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文献信息
篇名 改进的多目标回归实时人脸检测算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 多目标回归 人脸检测 检测评价函数 卷积神经网络
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 热点与综述
研究方向 页码范围 1-7
页数 7页 分类号 TP391
字数 5432字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1803-0029
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 卓勇 厦门大学航空航天学院 21 107 6.0 8.0
2 吴志洋 厦门大学航空航天学院 2 12 2.0 2.0
3 廖生辉 厦门大学航空航天学院 3 15 3.0 3.0
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
多目标回归
人脸检测
检测评价函数
卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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