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基于改进SSD算法的学生面部及其关键点检测研究

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课堂讲授是教学活动的主要形式,学生的课堂学习状态可以通过其面部信息反映出来,为了准确地获取学生的面部信息,提出了一种更加适用于教室中学生的面部及面部关键点检测模型.由于教室中后排落座的同学属于小目标,为了准确检测后排同学,将网络前端的三张特征图进行了融合,使网络对小目标的检测能力有所提升;根据学生面部生理结构的特点,改进了预测候选框的生成比例.为了验证算法的先进性,设计了对比实验,所提的模型在三种难度的数据集上均表现最优.
Research on Student Face and Key Point Detection Based on Improved SSD Algorithm
This paper proposes a more suitable facial and facial key point detection model for classroom students.Be-cause the students in the back row of the classroom are small targets,in order to accurately detect the students in the back row,this paper fuses the three feature maps of the front end of the network to improve the detection ability of the network to small targets.According to the characteristics of students'facial physiological structure,the generation ratio of prediction box is improved.In order to verify the advancement of the algorithm,this paper designs a comparative experi-ment.The model proposed in this paper performs best on three difficult data sets.

SSD modelfacial landmark detectioncharacter mergerstudent facial detection

梁岱立、殷文雪、肖艳辉、李嘉欣、李鑫

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沈阳工程学院自动化学院,辽宁沈阳 110136

SSD模型 人脸关键点检测 特征融合 学生面部检测

2024

工业控制计算机
中国计算机学会工业控制计算机专业委员会 江苏省计算技术研究所有限责任公司

工业控制计算机

影响因子:0.258
ISSN:1001-182X
年,卷(期):2024.37(2)
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