【摘 要】
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针对在较大的人脸平面旋转(RIP)角度下,人脸外观差异导致多尺度旋转人脸检测困难的问题,提出了一种基于级联回归网络的多尺度旋转人脸检测方法,该方法采用三级级联回归策略逐
【机 构】
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苏州工业园区服务外包职业学院信息工程学院; 苏州大学电子信息学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61876117);江苏高校“青蓝工程”资助项目
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针对在较大的人脸平面旋转(RIP)角度下,人脸外观差异导致多尺度旋转人脸检测困难的问题,提出了一种基于级联回归网络的多尺度旋转人脸检测方法,该方法采用三级级联回归策略逐步完成每个候选人脸RIP角度的估计和人脸候选窗位置的更新。第1阶段采用SSD网络对人脸候选窗位置进行直接预测,消除大部分低置信度的人脸候选窗;第2阶段采用人脸分类网络对人脸候选窗位置进行粗略回归,同时快速对齐人脸的RIP主方向区间;第3阶段采用人脸回归网络对人脸候选窗位置进行精确回归,同时连续估计人脸RIP的角度。在旋转FDDB数据集和旋转WIDER FACE数据集上的实验结果表明,该算法对多尺度旋转人脸的检测精度高于当前主流的旋转人脸检测算法。
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