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摘要:
该文提出了一种基于级联卷积神经网络的人脸关键点检测算法,通过105000图片进行数据训练,之后根据另外不同于数据训练3043张,进行实验测试,最终发现该算法的定位准确率相比于很多目前的人脸识别系统有了长足的进步,并且使用级联的方式明显优于使用效果明显优于单卷积神经网络,另外虽然该算法在效率上有所下降,但是该算法配合GPU在处理一个人脸上的耗时基本在16毫秒以下,可以满足基本使用。
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文献信息
篇名 基于卷积神经网络级联人脸关键点检测算法
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 卷积神经网络级联 人脸关键点 检测算法
年,卷(期) 2020,(23) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 165-166
页数 2页 分类号 TP3
字数 语种
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄仕豪 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络级联
人脸关键点
检测算法
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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