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基于改进RetinaFace算法的教室人数统计方法

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近年来,人数统计问题在教学场景下的应用需求越来越多,针对目前公开的图像数据集无法满足教室场景下的人脸检测需求,论文提出了包含真实教室场景的图像检测数据集StudentDetection,同时提出了以RetinaFace人脸检测网络为基础进行改进的RetinaStudent人头检测网络,解决了因学生头部姿态导致的脸部被遮挡情况下的人脸识别失败问题,并与当下主流算法进行对比测试,在自制数据集上教室人数统计精确度高达99.1％.
Crowd Statistical Methods Based on RetinaFace Algorithm in Classroom Scenes

刘媛、陈小丽、屠增辉、谢志敏、郑祎能

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华中科技大学 武汉 430074

RetinaFace算法 人脸检测 人头监测 人数统计

20180482021-8

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.09.004

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(9)
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