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1. 基于MS-KCF模型的图像序列中人脸快速稳定检测
叶远征, 李小霞, 李旻择
计算机应用    2018, 38 (8): 2192-2197.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020363
摘要701)      PDF (1139KB)(595)    收藏
为快速稳定地检测图像序列中角度变化较大、遮挡较为严重的人脸,结合快速精确的目标检测模型MobileNet-SSD (MS)和快速跟踪模型核相关滤波(KCF),提出一种新的自动检测-跟踪-检测(DTD)模式,即MS-KCF人脸检测模型。首先,利用MS模型快速精确地对人脸进行检测,并且更新跟踪模型;其次,将检测到的人脸坐标信息输入到KCF跟踪模型中进行稳定的跟踪,并加快整体的检测速度;最后,为了防止跟踪丢失,跟踪数帧后再次更新检测模型,重新对人脸进行检测。实验显示,在FDDB人脸检测基准中,MS-KCF模型的召回率为93.60%;在WIDER FACE人脸检测基准的Easy、Medium和Hard数据集中,MS-KCF模型的召回率分别为93.11%、92.18%和82.97%,平均速度为193帧/s。实验结果表明,MS-KCF模型具有稳定性和快速性,在图像序列中对严重遮挡和角度变化大的人脸具有很好的检测效果。
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