基于深度残差网络的人脸关键点检测

• 作者: 李昊璇 王芬
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸关键点检测 卷积神经网络 残差网络 梯度消失 恒等映射
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与神经网络
• 页码范围: 516-519,546
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 2195字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2019.06.012

摘要

为了解决神经网络结构加深导致的梯度消失问题,本文提出一种将残差块应用于神经网络中的深度残差网络,使神经网络能更好地应用于人脸关键点检测.该深度残差网络共包含18层,残差块将网络的输出上叠加了y=x的恒等映射层,此方法可以使网络在深度增加的同时不退化.实验使用源自YouTube Faces的数据集进行68个人脸关键点检测,将使用残差块的网络与不使用残差块的网络进行比较,结果显示使用残差块的网络能够更快地收敛,并且提升了关键点检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李昊璇	山西大学物理电子工程学院	6	5	1.0	2.0
2	王芬	山西大学物理电子工程学院	3	4	1.0	2.0