【摘 要】
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针对经典的人脸检测卷积神经网络模型(CNN)对人脸检测准确率不高的问题,设计一种改进的多任务卷积神经网络(MTCNN).通过对原始MTCNN算法进行迁移学习,微调模型参数,提出人脸
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772562)
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针对经典的人脸检测卷积神经网络模型(CNN)对人脸检测准确率不高的问题,设计一种改进的多任务卷积神经网络(MTCNN).通过对原始MTCNN算法进行迁移学习,微调模型参数,提出人脸误检判别公式.在LFW人脸数据集上进行实验,先调整MTCNN关键参数的值,找出最合适的人脸置信度阈值,再使用人脸误检判别公式.实验结果表明:改进后的MTCNN算法较改进之前在检测准确率上有了较大提升,而且提出的改进策略使自然环境中人脸检测的速度也有了提高.
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