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基于改进Faster R-CNN的嘴部检测方法
基于改进Faster R-CNN的嘴部检测方法
作者:
倪伟
刘飞
喻洪流
秦常程
魏文韬
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
嘴部检测
Faster R-CNN
多尺度特征
卷积网络
不同场景
摘要:
在通过嘴部进行人机交互的场景下,外界光线变化、小目标检测的复杂性、检测方法的不通用性等因素给不同场景下嘴部的识别带来了很大困难.该文以不同场景下的人脸图像为数据源,提出了一种基于改进Faster R-CNN的人脸嘴部识别算法.该方法在Faster R-CNN框架中结合多尺度特征图进行检测,首先将同一卷积块不同卷积层输出的特征图结合,然后对不同的卷积块按元素进行求和操作,在输出的特征图上进行上采样得到高分辨率的表达能力更强的特征,从而提高了嘴部这种小目标的检测性能.在网络训练试验中运用多尺度训练和增加锚点数量增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性.实验表明,相比于原始的Faster R-CNN,对嘴部的检测准确率提高了8%,对环境的适应性更强.
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改进FasterR-CNN算法
RPN网络
参数修改
多尺度特征融合
内容分析
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文献信息
篇名
基于改进Faster R-CNN的嘴部检测方法
来源期刊
计算机系统应用
学科
关键词
嘴部检测
Faster R-CNN
多尺度特征
卷积网络
不同场景
年,卷(期)
2019,(12)
所属期刊栏目
研究开发
研究方向
页码范围
238-242
页数
5页
分类号
字数
4320字
语种
中文
DOI
10.15888/j.cnki.csa.007164
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
倪伟
上海理工大学康复工程与技术研究所
20
416
9.0
20.0
2
喻洪流
上海理工大学康复工程与技术研究所
101
555
12.0
18.0
3
刘飞
上海理工大学康复工程与技术研究所
4
4
1.0
2.0
4
魏文韬
上海理工大学康复工程与技术研究所
1
0
0.0
0.0
5
秦常程
上海理工大学康复工程与技术研究所
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参考文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
嘴部检测
Faster R-CNN
多尺度特征
卷积网络
不同场景
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
计算机系统应用
主办单位:
中国科学院软件研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-3254
CN:
11-2854/TP
开本:
大16开
出版地:
北京中关村南四街4号
邮发代号:
82-558
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
总被引数(次)
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