摘要
摘要:随着人工智能技术的快速发展,人脸检测在多个领域显示出其重要性。然而,局部遮挡现象普遍存在于实际应用场景中,对人脸检测的准确性和鲁棒性提出了更高的要求。本文围绕局部遮挡条件下的人脸检测问题,提出一种新的算法框架,旨在提高检测性能。本文首先分析了局部遮挡对人脸检测的影响,并回顾了当前主流的解决策略。基于深度学习理论,本文设计了一套融合多尺度特征提取人脸检测算法,并通过实验验证了所提算法在处理局部遮挡问题上的有效性。本文通过对比实验表明,新算法在多个标准数据集上均获得了比现有技术更优的检测效果。
出版日期
2024年07月06日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)