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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）
PDF6 years ago
用于单阶段人脸检测的特征聚合网络
本文中，我们提出了一种名为 FANet 的新型单阶段人脸检测器，它不仅实现了最新的性能，而且运行效率高。此外，我们还提出了一种分层损失来有效地训练 FANet 模型，并在几个公共人脸检测基准测试集上评估了所提出的 FANet 检测器，包括
PDF7 years ago
面部关注网络：一种针对被遮挡面部的有效人脸检测器
本文提出了一种新的人脸检测器 Face Attention Network (FAN), 其中采用新的锚级别注意和数据增强技术，从而显着提高了被遮挡情况下人脸检测的召回率，且不影响检测速度。实验结果表明，该方法在 WiderFace 和 M
PDF7 years ago
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 W
PDF7 years ago
ICCV基于 Erdős-Rényi 聚类的电影人脸检测与演员聚类
该研究提出了一种端到端的系统，用于在电影全长中检测和聚类面部，并基于先前的图论结果，介绍了一种新的聚类方法，并使用一种验证方法来描述正确率，并定义了一种新的端到端的检测和聚类评估度量，以评估整个系统的准确性。在多个视频数据集和标准人脸数据库
PDF7 years ago
野外多视图人脸对齐
本文提出了一种联合多视角卷积网络，用于处理野外环境下面部姿态的大幅度变化，并优雅地桥接面部检测和面部标记定位任务，该方法对于半正面和侧面脸可检测和对齐大量关键点，并在多个数据集上证明了对于面部追踪和面部检测的显著改进。
PDF7 years ago
FaceBoxes: 一个高精度的 CPU 实时人脸检测器
该研究提出了一种名为 FaceBoxes 的新型人脸检测器，其网络结构采用了轻量级但强大的 RDCL 和 MSCL，实现了 CPU 上的实时速度和高性能的检测，同时还具有新的锚定点密集化策略，并在多个人脸检测基准数据集上呈现出最新的检测性能
PDF7 years ago
CVPR尺度感知人脸检测
该研究提出了一种基于 CNN 的面部检测器，可以通过预测面部的尺度分布直方图来显式处理不同尺度的面部，从而实现更好的检测效果和更少的计算成本。
PDF7 years ago
用于野外环境下的人脸关键点鲁棒定位的人脸检测、边界框聚合和姿态估计
提出一种框架，包括四个阶段：脸部检测，边界框聚合，姿态估计和特征点定位。实验结果表明，该框架在人脸检测和特征点定位方面优于其他先进算法。
PDF7 years ago
移动领域下的部分人脸检测
本文研究在移动领域中使用面部分段来提高面部检测的效果，提出了一种基于深度回归的用户图像检测算法，相比其他现有算法，在移动端面部检测任务中有更好的精度和召回率。
PDF7 years ago
Faceness-Net: 基于人脸部位反应的深度人脸检测
本文提出了一种基于面部属性监督的深度卷积神经网络 (CNN) 进行人脸检测的方法，通过观察 CNN 在对未裁剪的面部图像进行属性分类训练时产生局部探测器的现象，并利用具有局部结构和排列的人脸部分响应的评分机制来寻找人脸，使得该网络能够在面部
PDF7 years ago
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。
PDF7 years ago
面向非约束人脸检测的深度学习框架
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
PDF8 years ago
一种面部特征点跟踪的函数回归方法
本文提出了一种用于实时面部追踪的连续回归方法，将输入空间近似于其一阶 Taylor 展开，并将连续最小二乘问题扩展到相关变量，将其纳入级联回归框架中，并展示了在训练和测试中的计算效益。最后，提出了一种名为 iCCR 的快速增量学习方法，显示
PDF8 years ago
UMDFaces: 用于训练深度网络的带注释的人脸数据集
通过引入新的人脸数据集 UMDFaces, 我们提出了一种基于深度网络和人工标注组合的大规模人脸数据集收集和注释方法，数据集中包含 367,888 张标注的人脸图像和 8,277 个独立人物的信息，并借此新数据集和评价方法推进了人脸识别技术
PDF8 years ago
人脸分析的全功能卷积神经网络
本文提出一种使用单个深度卷积神经网络进行人脸检测，人脸对齐，姿态估计，性别识别，微笑检测，年龄估计和人脸识别的多用途算法，通过多任务学习框架实现了对 CNN 模型的共享参数的规范化，并在不同领域和任务之间建立协同关系，实验结果表明该网络对人
PDF8 years ago
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。
PDF8 years ago
ECCV网格损失：检测遮挡面部
本研究提出了一种名为 Grid loss 的 CNN 模型损失函数，该函数能够独立地在卷积层的子块上最小化误差率，以实现部分遮挡物体的检测，经实证表明，该方法可以用于人脸检测，并在几个公共数据集上跑出了最优性能，适用于实时应用程序。
PDF8 years ago
利用难负样本引导人脸检测
本文描述了一种利用深度卷积网络进行面部检测的新方法，其中通过利用硬负样本挖掘的想法并迭代更新 Faster R-CNN 基础面部检测器，从大量背景样例中得到的硬负样本，最终获得的面部检测器在 FDDB 数据集上的性能要优于目前的最优面部检测
PDF8 years ago
监督式 Transformer 网络用于高效人脸检测
本文提出了一种名为 Supervised Transformer Network 的新型级联卷积神经网络来解决面部检测中的大姿态变化问题，通过使用多任务区域提案网络 (RPN) 同时预测人脸候选区域和相关的面部标志，然后将检测到的面部标志映
PDF8 years ago