基于人脸关键点与多任务学习的遮挡人脸检测算法的研究

摘要：

随着深度学习技术在人脸检测和识别领域的研究不断深入,各种算法和技术层出不穷,算法也越来越精确.受新冠肺炎疫情影响,在工地学校等需要鉴别入场人员身份信息的场所,佩戴口罩后,会导致人脸的一些特征缺失,从而影响现有算法的准确率.论文改进了现有的人脸检测算法,加入人脸关键点损失,提出了一种一阶段的人脸检测算法,利用多任务学习有效检测出戴口罩的人.实验结果表明,论文提出的算法能够有效解决面部异常遮挡问题.

关键词：人脸检测算法、人脸关键点损失、深度学习

所属期刊栏目：50

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2070-2073