基于深度卷积神经网络的人脸检测

摘要：

传统的人脸识别算法如SVM,等都需要人为的进行特征提取.该文以经典的深度卷积神经网络和残差网络进行特征提取,结合区域搜索网络,设计出一种自学习的人脸检测算法.该文通过搭建多种不同深度的残差网络和卷积网络模型,结合区域搜索网络进行实验研究,在人脸检测数据集上进行训练和测试,最终测试结果显示该算法对遮挡不明显的人脸图像检测效果较SVM算法更好.

关键词：残差网络多捷联式、残差学习、时间复杂度

所属期刊栏目：15

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：182-183