一种基于级联卷积神经网络结构的人脸检测方法

    公开(公告)号:CN109145854A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201811015651.2

    申请日:2018-08-31

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于级联卷积神经网络的人脸检测方法,涉及模式识别、机器学习、图像处理等技术领域,该方法分为三个阶段,第一个阶段:将低分辨率的候选窗口输入浅层卷积神经网络用于快速筛选大量背景窗口;第二个阶段:将通过第一阶段的候选窗口,调整成不同尺度的图像金字塔;第三个阶段:将图像金字塔中对应分辨率的图像分别输入网络的两个分支,用于最终人脸分类和边界框回归。训练过程中,针对困难样本在线训练,采用软‑非极大值抑制算法对数据集进行多尺度测试,在PASCAL FACE和FDDB两个公开数据集上与其他方法进行结果对比,验证了方法的有效性。

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