复杂背景人脸检测中的尺度自适应算法研究

• 作者: 兰天翔 刘名果 张欣 郭立俊 陈凯 陈国稳
• 来源期刊: 电脑与信息技术
• 关键词: 卷积神经网络 深度学习 人脸检测 图像处理
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像识别处理技术
• 页码范围: 9-12,20
• 页数: 5页
• 字数: 3025字
• 语种: 中文

摘要

人脸检测在各种领域有着广泛的应用价值.在人脸检测过程中,场景复杂度以及人脸和摄像头间的距离远近对识别率都会产生影响.文章采用轻量级肤色检测网络及多尺度人脸识别网格对人脸区域进行粗定位,再使用卷积神经网络进行精确定位.实验结果表明:通过肤色检测,筛选出人脸可能存在的位置,避免了在整幅图像中进行搜索,提高了算法效率;采用多尺度扫描窗口适应人脸尺寸大小,能够解决一幅图中既有大脸又有小脸的问题;采用卷积神经网络提高了人脸检测的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭立俊	河南大学物理与电子学院	28	136	6.0	11.0
2	刘名果	河南大学物理与电子学院	6	8	2.0	2.0
3	张欣	河南大学物理与电子学院	6	7	2.0	2.0
4	陈凯	河南大学物理与电子学院	3	19	1.0	3.0
5	兰天翔	河南大学物理与电子学院	1	0	0.0	0.0
6	陈国稳	河南大学物理与电子学院	1	0	0.0	0.0