基于增强卷积神经网络的尺度不变人脸检测方法

作者：李保华; 王海星

来源：红外与激光工程, 2021, 1-8.

• 多尺度人脸检测
• 卷积神经网络
• 特征图增强
• 负样本筛选

针对非约束场景下小尺寸人脸检测困难的问题，本文提出了一种基于增强卷积神经网络的尺度不变人脸检测方法。首先，在SSD基础检测网络的两个浅层特征图上，通过协调聚合当前层特征图和前后两层特征图的特征信息，对当前层特征图的鉴别性和稳健性进行增强。然后，对两个增强特征图进行负样本筛选，通过增加分类的难度来降低由小尺寸锚框引起的人脸检测假正率上升。最后，为原始特征图和增强特征图设置了两种基于锚框尺寸的损失函数，并通过加权求和的方式对其进行融合。在FDDB和WIDER FACE数据集上的测试结果表明，所提方法比目前主流人脸检测方法具有更高的检测精度。

• 单位
  自动化学院; 河南理工大学; 郑州升达经贸管理学院