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基于人脸关键点与多任务学习的遮挡人脸检测算法的研究

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随着深度学习技术在人脸检测和识别领域的研究不断深入,各种算法和技术层出不穷,算法也越来越精确.受新冠肺炎疫情影响,在工地学校等需要鉴别入场人员身份信息的场所,佩戴口罩后,会导致人脸的一些特征缺失,从而影响现有算法的准确率.论文改进了现有的人脸检测算法,加入人脸关键点损失,提出了一种一阶段的人脸检测算法,利用多任务学习有效检测出戴口罩的人.实验结果表明,论文提出的算法能够有效解决面部异常遮挡问题.
Research on Occluded Face Detection Algorithm Based on Face Key Points and Multi-task Learning

史丰畅

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

人脸检测算法 人脸关键点损失 深度学习

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.09.035

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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