加强人脸识别准确率的Faster-RCNN模型

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上传日期: 2021-03-11

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标签:卷积网络(7)人脸识别(3186)模型(598)

为实现对自然场景下小尺度人脸的准确检测,提出一种改进的Faster-RCNN模型。采用Resnet-50提取卷积特征,对不同卷积层的特征图进行多尺度融合,同时将区域建议网络产生的锚框由最初的9个改为15个,以更好地适应小尺度人脸检测场景。在此基础上,利用在线难例挖掘算法优化训练过程,采用软非极大值抑制方法解决漏检重叠人脸的冋题,并在训练阶段通过多尺度训练提髙模型的泛化能力。实验结果表明,该模型在Widerface数据集上平均精度为89.0%,较原Faster-RCNN模型提升3.5%,在FDDB数据集上检出率也高达95.6%。

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