摘要
人脸检测在人机界面、安全系统、人脸识别、基于内容的图像检索等不同应用中起着重要作用.随着计算机图像技术的发展,人脸检测的方法也越来越多.但是利用现有的人脸检测方法检测重叠人脸时,虽然能够检测出部分人脸,但是相比于单人脸的检测,算法的效率和准确性都有所欠缺.针对这个问题,提出了一种基于深度学习的重叠人脸检测方法.首先基于机器学习方法,构建出多个人脸特征分类器,然后再利用肤色检测的方法对分类器得到的候选人脸进行二次检测,最后利用提出的一种NMS算法对候选人脸进行进一步的处理,从而检测出精确的人脸.为了验证算法的高效性和准确性,进行了多个人脸检测算法的对比实验,结果表明,该算法在效率和准确性方面都有较大提高.
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