基于卷积神经网络的快速人脸检测算法

作者：陈益民; 白勇^*; 黎传琛

来源：海南大学学报(自然科学版), 2018, 36(04): 324-329.

DOI：10.15886/j.cnki.hdxbzkb.2018.0045

• 人脸检测
• 卷积神经网络
• 梯度方向直方图
• YOLO

针对如何快速、准确地检出人脸的问题,提出了一种使用特征融合的卷积神经网络.首先快速提取图像的梯度方向直方图(HOG),然后使用能快速对多种物体进行检测的卷积神经网络YOLO提取图像特征,最后将YOLO提取出的特征与HOG进行融合,并将融合后的特征作为特征图.在训练过程中,引入了多任务学习和复杂样本处理,使本文提出的卷积神经网络能够进行目标定位与分类,并提高训练效果.在通用的人脸检测数据集FDDB进行的实验分析,证实了本文提出的算法可大幅提高快速检测人脸的准确率.

• 单位
  海南大学