面向车联网的多路视频人脸检测及识别技术的研究

NMS MTCNN 人脸检测

本文研究了复杂采集环境下的可靠检测问题。充分考虑了车联网场景下，由于非理想的图像获取视角和复杂的采集环境而导致的人脸检测漏检/误检问题，深入研究了 MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）人脸检测算法，提出了改进的非极大值抑制算法，降低人脸漏检率和误检率。融合了基于上下文信息训练的小脸（Tiny face）检测网络，构成多分支级联神经网络，提高了小脸的检测准确率。经过实验分析，本文中设计的人脸检测算法有效地提高了复杂车联网环境下人脸检测准确率。

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