基于SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法

摘要：

针对头部姿态估计常用的人脸检测、姿态估计两步串联框架中流程复杂、耦合性高、整体鲁棒性低的问题,提出了一种基于改进SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法.通过拓展SSD模型,设计了人脸检测与姿态估计融合网络模型,在多层次卷积特征图上检测人脸,并估计头部姿态;采用端到端训练模式进行模型训练,简化了头部姿态估计任务的处理流程.在Pointing'04和300W-LP数据集上进行了试验.结果表明,本模型能够在满足实时性要求的前提下有效地完成检测任务与估计任务,在两个数据集中的pitch预测平均绝对误差分别达到了4.80°和6.48°,这充分证明了所提出算法的实用性和鲁棒性.

关键词：头部姿态、人脸检测、卷积神经网络、SSD模型、融合算法

所属期刊栏目：40

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项2242018K40062,2242019k30043;江苏省重点研发计划项目BE2017035

在线出版日期：2019-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：451-457