拍摄角度偏转与光线强弱变化极易造成人脸结构信息丢失,造成人脸检测算法鲁棒性不足。采用深度残差网络模型用于人脸检测,能筛选不同拍摄角度与光照条件下的人脸公开数据集,构建新的数据集MultiFaceData数据集用于训练,可以针对不同条件下的人脸图像构建残差网络模型,获取人脸图像的深度特征描述子。实验表明,该模型下人脸检测准确率达到91.2%,能显著增强对拍摄角度与光照变化的鲁棒性。
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