基于锚框稀疏图像金字塔的MTCNN人脸检测方法

摘要：

针对MTCNN 3层级联网络结构中P-Net和R-Net耗时较多的问题,提出一种改进的MTC-NN人脸检测方法.采用锚框的思路增加生成框的密度,减少图像金字塔层数,构建基于锚框的稀疏图像金字塔,提高P-Net检测速度;采用深度可分离卷积的思路来改进R-Net网络结构,去掉池化层,修改前2个卷积层的步幅,修改第3个卷积层为可分离卷积,降低R-Net模型的参数计算量,提高R-Net检测速度;在P-Net检测前进行一次中值滤波,以减少图像中的噪点,降低P-Net误检率.实验结果表明:改进MTCNN在检测精度略有提升的情况下,在Windows和Android平台上的检测速度均可提升近一倍,在工业界有重要的应用价值.

关键词：人脸检测、MTCNN、基于锚框的稀疏图像金字塔、深度可分离卷积

所属期刊栏目：51

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：浙江省自然科学基金资助项目LY20F020029

在线出版日期：2023-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：298-304,318