一种改进的基于R-FCN模型的人脸检测算法

作者：戴海能; 茅耀斌

来源：计算机与现代化, 2018, (08): 12-20.

• 人脸检测
• 深度学习
• 目标检测
• 全卷积网络

基于区域的卷积神经网络在目标检测中有着广泛的应用,吸引了研究者的广泛兴趣。针对人脸检测问题,本文基于区域的全卷积网络(Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN),提出一种改进的人脸检测算法。为了使模型训练更加充分,利用在线难例样本挖掘法放宽正负样本的约束,扩充训练集的范围,针对人脸目标存在重叠问题,采用线性非极大值抑制法避免漏检重叠人脸。在人脸检测数据库(FDDB)上的实验结果表明,改进的R-FCN模型比原始的RFCN模型有着更高的精度。

• 单位
  自动化学院; 南京理工大学