激光与光电子学进展, 2019, 56 (21): 211501, 网络出版: 2019-11-02   

基于卷积神经网络的教室人脸检测算法 下载: 545次

Classroom Face Detection Algorithm Based on Convolutional Neural Network
作者单位
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
摘要
针对教室场景下后排学生人脸微小难以检测的情况,提出一种基于卷积神经网络的教室人脸检测算法。采用两阶段检测形式,运用残差神经网络的结构对教室人脸进行特征提取,同时构建特征金字塔,并将Softmax损失函数与中心特征损失函数结合,运用合适的激活函数进行训练。此算法在教室场景下获得95.2%的准确率,且在通用数据集Wider Face的三个等级验证集上分别获得93.0%,87.3%,58.3%的平均精度均值。
Abstract
This study proposes a face detection algorithm based on a convolutional neural network considering the scenario of a classroom, where the faces of students sitting in the back rows might not be visible. First, the algorithm extracts face features in two stages using a residual neural network. Then, it builds a feature pyramid and combines the Softmax loss function with center loss function to train a face recognition model based on a proper activation function. Upon applying the algorithm to the Wider Face dataset, it achieves an accuracy of 95.2% and mean average precision values of 93.0%, 87.3%, and 58.3% for three levels of validation sets, respectively.

王萌, 苏寒松, 刘高华, 李燊. 基于卷积神经网络的教室人脸检测算法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(21): 211501. Meng Wang, Hansong Su, Gaohua Liu, Shen Li. Classroom Face Detection Algorithm Based on Convolutional Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(21): 211501.

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