基于卷积神经网络的人脸检测综述
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山东省本科高校教学改革研究项目(C2016M076)


Face Detection Survey Based on Convolutional Neural Network
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    摘要:

    为更好地了解和研究基于卷积神经网络(ccnvolutional neural networks,CNN)的人脸检测,从低图像质量 人脸检测和人脸检测系统的性能优化 2 方面,分析人脸检测所面临的困难并给出其解决方案,总结 2015 年以来基于 卷积神经网络的人脸检测技术的发展进程和方向,对人脸检测任务中的遮挡、尺度、小面部集群、速度、精度以及 多任务 RPN(multi-task region proposal network)人脸检测等方面进行总结陈述,对未来基于卷积神经网络人脸检测的 发展趋势进行预测。

    Abstract:

    In order to better understand and research the face detection based on convolutional neural network(CNN), this paper analyzed the main difficulties faced by face detection and its solution in low image quality face detection and the performance optimization of face detection system. This paper summarizes the development process and direction of face detection technology based on convolutional neural network since 2015. It covers occlusion, scale, small face cluster, speed, precision, and multi-task region proposal network face detection in face detection tasks. A summary statement is made to predict the future development of face detection based on convolutional neural networks.

    参考文献
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引用本文

刘晓军.基于卷积神经网络的人脸检测综述[J].,2021,40(6).

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  • 收稿日期:2021-02-15
  • 最后修改日期:2021-03-28
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  • 在线发布日期: 2021-07-02
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