面向算力受限边缘环境的双分支多尺度感知人脸检测网络

• 作者: 孙海峰 廖建新 戚琦 王敬宇 马迎新
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 多尺度感知 特征融合 人脸特征分析 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 165-174
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2020177

摘要

针对边缘算力受限,难以部署复杂结构的人脸检测深度神经网络的问题,为减少资源消耗,并保证人脸在多尺度变化、遮挡、模糊、光照等复杂场景下的检测精度,提出了多尺度感知的轻量化人脸检测算法.采用改进的人脸残差神经网络作为特征提取网络,并提出双分支浅层特征提取模块,并行分支理解图像多尺度信息,进而由深浅特征融合模块将底层图像信息与高层语义特征融合,配合多尺度感知的训练策略监督多分支学习差异化特征.实验结果表明,所提算法可有效提取多样化的特征,在保持模型高效性和低推理时延的同时,有效提升了算法的精度和稳健性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖建新	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	340	2208	21.0	29.0
2	戚琦	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	7	105	4.0	7.0
3	马迎新	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	1	0	0.0	0.0
4	王敬宇	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	10	12	2.0	3.0
5	孙海峰	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	4	2	1.0	1.0