人臉檢測演算法的介紹
人臉檢測演算法與人臉抓拍演算法並不等價。人臉檢測演算法不是人臉識別演算法，因為在英文名中，人臉檢測是face detection，而人臉識別是face recognition，兩者是不相同的。
人臉檢測是乙個比較複雜的具有挑戰性的模式識別問題，有哪些難點？
姿態，人臉與攝像機鏡頭的相對位置決定人臉姿態的多樣性，比如上下俯仰角、左右偏角、豎直面旋轉角，不同的角度都會有不一樣的效果。
遮擋，人臉在影象中可能會被其它人臉遮擋或被背景等遮擋，這樣在檢測時只漏出區域性的人臉。除此之外，人臉還會被人臉附屬物導致遮擋，例如眼鏡、口罩、長髮、鬍鬚等。
光照，不同光譜、光源位置、光照強度等都會對人臉影象外觀產生影響。在背光環境下，人臉可能會導致偏暗看不清細節。而在單一強光源下，人臉還會有可能呈現出「陰陽臉」。
但隨著人臉識別技術的不斷成熟和進步，人臉檢測中的難點也會逐漸得到解決。
人臉檢測演算法
人臉識別各 參考 知乎乙個欄目 首先介紹一下常用人臉檢測的常用資料庫 每張影象的人臉數量偏少，平均1.8人臉 圖，絕大多數影象都只有一人臉 資料集完全公開，published methods通常都有 大部分都開源 且可以復現，可靠性高 unpublished methods沒有 沒有 無法確認它們的...
人臉檢測演算法
人臉識別各 參考 知乎乙個欄目 首先介紹一下常用人臉檢測的常用資料庫 fddb和wider face fddb總共2845張影象，5171張，人臉非約束環境，人臉的難度較大，有面部表情，雙下巴，光照變化，穿戴，誇張髮型，遮擋等難點，是目標最常用的資料庫。有以下特點 wider face wider ...
SSH人臉檢測演算法創新點
1 檢測模組，使用7 7和5 5的的視窗增加了特徵map之後的感受野 3 訓練的時候，只是用anchor layer,只是判斷一下anchors的的正負類，測試的時候，使用使用proposal layer,和faster相比，少了roi層，速度較快 4 可以使用對尺度的訓練方式，進一步的增加精度 5...