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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>如何使用MS-KCF模型進行圖像序列中人臉快速穩定檢測

      如何使用MS-KCF模型進行圖像序列中人臉快速穩定檢測

      2019-01-15 | rar | 1.11 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為快速穩定地檢測圖像序列中角度變化較大、遮擋較為嚴重的人臉，結合快速精確的目標檢測模型MobileNet-SSD（ MS）和快速跟蹤模型核相關濾波（KCF），提出一種新的自動檢測一跟蹤一檢測（DTD）模式，即MS-KCF人臉檢測模型。首先，利用MS模型快速精確地對人臉進行檢測，并且更新跟蹤模型；其次，將檢測到的人臉坐標信息輸入到KCF跟蹤模型中進行穩定的跟蹤，并加快整體的檢測速度；最后，為了防止跟蹤丟失，跟蹤數幀后再次更新檢測模型，重新對人臉進行檢測。實驗顯示，在FDDB人臉檢測基準中，MS-KCF模型的召回率為93. 60%；在WIDER FACE人臉檢測基準的Easy.Medium和Hard數據集中，MS-KCF模型的召回率分別為93. 11%、92. 18%和82. 97%，平均速度為193幀／s。實驗結果表明，MS-KCF模型具有穩定性和快速性，在圖像序列中對嚴重遮擋和角度變化大的人臉具有很好的檢測效果。

      　　隨著計算機技術的不斷發展，計算機性能不斷提高，人臉檢測技術作為計算機視覺領域中的一個重要分支也取得了巨大的突破，如今，人臉檢測在門禁系統、智能監控、智能攝像頭等領域。有著廣泛的應用。人臉檢測也是一種富有挑戰性的技術，如何實時穩定地檢測圖像序列中角度變化較大、遮擋較為嚴重的人臉，已成為應用中亟待解決的問題。目前，利用淺層特征的傳統方法已經滿足不了需求，因此深層次的卷積神經網絡（ Convolutional Neural Network，CNN）是如今檢測技術研究的重點和熱點。

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