基于深度卷积神经网络的人脸检测

• 作者: 代冀阳 应进 王嘉琦 翟进有
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 残差网络多捷联式 残差学习 时间复杂度
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 182-183
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.4

摘要

传统的人脸识别算法如SVM,等都需要人为的进行特征提取。该文以经典的深度卷积神经网络和残差网络进行特征提取,结合区域搜索网络,设计出一种自学习的人脸检测算法。该文通过搭建多种不同深度的残差网络和卷积网络模型,结合区域搜索网络进行实验研究,在人脸检测数据集上进行训练和测试,最终测试结果显示该算法对遮挡不明显的人脸图像检测效果较SVM算法更好。