基于GoogLeNet的智能录播系统中站立人脸的检测与定位

论文摘要

针对目前智能录播系统中学生站立检测的需求,提出一种基于GoogLeNet神经网络的站立人脸的检测与定位算法。该算法首先利用帧差法和肤色检测初步确定学生站立活动区域,然后在该区域使用迁移学习训练的GoogLeNet神经网络检测是否存在人脸,若存在,则记录人脸的位置信息,最后通过人脸在垂直方向和水平方向上的运动距离来判断是否为站立的学生人脸。实验结果表明,本文方法基本可以实现学生站立人脸的检测与定位功能。

论文目录

• 1 相关技术
•   1.1 卷积神经网络工作原理
•   1.2 GoogLeNet神经网络模型
• 2 本文方法
• 3 实验结果
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 衣柳成,魏伟波,刘小芳

关键词: 卷积神经网络,人脸检测,智能录播系统

来源: 青岛大学学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 青岛大学计算机科学技术学院

分类号: TP391.41;TP183

页码: 91-95

总页数: 5

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