适用于嵌入式平台的E-YOLO人脸检测网络研究

• 作者: 万旭 徐海黎 沈标 邢强 阮有兵
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 神经网络 人脸检测 嵌入式 YOLO 实时检测
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 147-151
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3281字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.02.023

摘要

针对现有人脸检测深度学习算法计算量大,难以移植到嵌入式平台,无法满足移动设备实时性和便捷性需求的问题,提出一种基于YOLO(You Only Look Once)算法的适用于嵌入式平台的小型人脸检测网络E-YOLO(Enhance-YOLO).借鉴YOLO算法的思想,将人脸检测问题转换为回归问题,将待检测的图像均分为S×S个单元格,每个单元格检测落在单元格内的目标.通过修改YOLO网络模型中的卷积神经网络结构,提高其检测的准确性,同时减少网络结构中卷积核的数目,降低模型的大小.实验结果表明,E-YOLO模型大小为43 MB,视频的检测帧率为26 FPS,在WIDERFACE和FDDB数据集上均有较高的准确率和检测速度,可以实现在嵌入式平台下的实时人脸检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐海黎	南通大学机械工程学院	44	391	7.0	18.0
2	邢强	南通大学机械工程学院	8	16	2.0	4.0
3	万旭	南通大学机械工程学院	5	6	2.0	2.0
4	阮有兵	南通大学机械工程学院	4	2	1.0	1.0
5	沈标		7	19	3.0	4.0