旋转人脸检测算法

论文摘要

人脸检测技术作为机器视觉领域的挑战性课题,近些年取得了很大发展,其中无约束环境下的平面内旋转人脸检测是难点之一,为业界所重点关注。目前的人脸检测大多基于区域候选和预选矩形框的设计,进行分类和回归,但这种方式只能回归得到目标人脸的旋转体,并不能反映目标的正确方位。提出一种改进的旋转矩形框的方法,设计符合人脸的旋转预选框,并借鉴水平预选框的人脸检测方法来构建网络。选择FDDB和Wider Face中人脸数据集进行统一的标签信息处理,使用该数据集训练和测试网络。实验结果表明,该方法具有旋转不变性,对旋转人脸检测模型具有较优的鲁棒性。

论文目录

• 0 引 言
• 1 算法概述
•   1.1 可旋转边框
•   1.2 RIOU算法
• 2 网络结构和训练策略
•   2.1 网络结构
•   2.2 训练策略
• 3 实验与分析
•   3.1 训练数据
•   3.2 结果与分析
• 4 结 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张立亮,滕国伟,范涛,李聪

关键词: 预选框,人脸检测,旋转不变性,鲁棒性

来源: 计算机应用与软件 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用

单位: 上海先进通信与数据科学研究院上海大学通信与信息工程学院,华平信息技术股份有限公司

基金: 国家自然科学基金项目(61571285)

分类号: TP391.41

页码: 137-142

总页数: 6

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