【摘 要】
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针对多人目标侦测识别的速度问题，提出了一种优化的多任务级联卷积神经网络（OMTCCNN）。首先，对CelebA数据集进行增样处理；其次，对MTCCNN进行关键点的回归，同时加入Dropout抑制部分神经元，加速侦测时间；最后，通过Arc-SoftMax增大类间距，优化SoftMax分类效果。基于召回率、精确率和运行时间等评价指标的对比，结果表明：优化后的OMTCCNN时间上略有提升，人脸识别在Ar
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61762067）；
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针对多人目标侦测识别的速度问题，提出了一种优化的多任务级联卷积神经网络（OMTCCNN）。首先，对CelebA数据集进行增样处理；其次，对MTCCNN进行关键点的回归，同时加入Dropout抑制部分神经元，加速侦测时间；最后，通过Arc-SoftMax增大类间距，优化SoftMax分类效果。基于召回率、精确率和运行时间等评价指标的对比，结果表明：优化后的OMTCCNN时间上略有提升，人脸识别在Arc-SoftMax上的分类效果明显，可以用于小范围多人目标侦测。
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