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近年来,随着深度学习的迅猛发展,人脸检测算法准确度已有很大提升.模型越复杂,检测速度越慢,设计一种准确度与速度兼顾的人脸检测模型尤为必要.基于FaceBoxes人脸检测算法框架,提出一种基于深层卷积主干网络的改进方法,并在人脸检测基准数据集中进行测试实验.其在FDDB数据集上的实验结果显示,检测正确率达95％,比传统方法提高1.67％.该算法在保证实时性的同时提升了检测准确率,可应用于追求更高准确率的人脸检测系统.
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软件导刊
ISSN： 1672-7800
Year： 2020
Issue： 10
Volume： 19
Page： 66-70
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