Dec, 2016

面向非约束人脸检测的深度学习框架

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TL;DR本文提出了一种名为 MS-FRCNN 的新方法，它可以鲁棒地检测在面临各种困难的情况下搜集的图像中的人类面部区域，基于 Wider Face 数据库和 Face Detection 数据集与基准（FDDB）对比表明，该方法在各种情况下相对于其他最新的人脸检测方法，始终保持高度竞争力的最新表现。
face detectionconvolutional neural networkfacial expression analysischallenging conditionsstate-of-the-art
发现论文，激发创造
  • CMS-RCNN：用于非约束性人脸检测的上下文多尺度区域卷积神经网络

    提出一种名为 CMS-RCNN 的面部检测方法，用于应对面部识别领域中的挑战性问题，该方法将多尺度信息与人体上下文信息相结合，具有排名第一的性能表现。

    Jun, 2016

  • 基于深度学习的人脸检测：一种改进的 Faster RCNN 方法

    利用深度学习技术提高了 faster RCNN 的性能，实现人脸检测领域的最新技术并在 FDDB 数据集上表现出优异的 ROC 曲线。

    Jan, 2017

  • 人脸 R-CNN

    提出了一种基于 Faster R-CNN 的深度人脸检测方法，通过新的多任务损失函数设计、在线困难样本挖掘和多尺度训练策略等多种技术手段，名为 Face R-CNN 的方法在 FDDB 和 WIDER FACE 两个人脸检测基准测试中证明了在多方面的优越性。

    Jun, 2017

  • 基于区域的全卷积网络检测人脸

    本报告提出了一种基于深度网络的区域检测人脸的新方法 ——Face R-FCN，使用全卷积神经网络做到更准确和更高效的人脸检测，我们采用了一些新技术，包括位置敏感平均池化，多尺度训练和测试以及在线困难样例挖掘策略，这种方法在 FDDB 和 WIDER FACE 等标准数据集上达到了 state-of-the-artlevel 的检测效果。

    Sep, 2017

  • 极端环境下的人脸检测：机器学习方法

    本文提出一种深层级联多任务框架，通过三层深度卷积神经网络的分级设计，在对人脸和人脸特征区域进行预测的粗到细的过程中，利用其中的内在相关性以提高人脸检测和特征点定位的性能，在学习过程中还采用一种新型的在线困难样本挖掘方法，能够自动提高性能而无需手动样本选择。

    Jan, 2022

  • 使用改进的 Faster RCNN 进行人脸检测

    本文提出了一种名为 FDNet1.0 的面部检测详细设计的 Faster RCNN 方法，通过多尺度训练、多尺度测试、轻量级 RCNN、推理技巧和基于投票的集成方法，实现了在 WIDER FACE 验证数据集（易于设置、中等设置、困难设置）三项任务中的两个第一名和一个第二名。

    Feb, 2018

  • 面部表情识别的多区域融合卷积神经网络

    提出了一种基于 Multi-Region Ensemble CNN (MRE-CNN) 框架的面部表情识别方法，结合深度学习方法和 CNN，同时捕捉全局和局部特征确定面部表情，经过实验证明，取得了最新的识别精度。

    Jul, 2018

  • 人脸检测、识别和验证的快速准确系统

    本文提出了一种使用深度神经网络技术实现的、适用于各种人脸检测和识别的解决方案，包括面部检测、特征定位和人脸验证等环节，并在许多测试数据集上达到了最新水平。

    Sep, 2018

  • 多尺度级联全卷积网络人脸检测器

    本研究提出一种基于全卷积神经网络的三级级联结构，采用多尺度全卷积网络生成得分图，使用可能区域而非建议直接连接下一级级联，通过使用得分图可以在公共数据集上获得强大的人脸检测性能。

    Sep, 2016

  • 使用深度卷积神经网络进行多视角人脸检测

    本文提出了一种基于卷积神经网络的 Deep Dense Face Detector (DDFD) 方法，不仅不需要姿态或者地标注释，而且能够探测多个视角下人脸的位置，并且表现出与其他方法相当或优于其他更为复杂的方法。

    Feb, 2015