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在尺度、遮擋等因素的影響下，人臉檢測(cè)算法速度和精度不匹配進(jìn)而表現(xiàn)岀檢測(cè)性能差等系列缺點(diǎn)，采用融入模板匹配思想的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)器算法解決這一不足，提岀了二分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配的人臉檢測(cè)算法以此得到檢測(cè)速度與精度相匹配的改進(jìn)方法。首先根據(jù)五官位置關(guān)系構(gòu)建亼臉模板框架并設(shè)置一定的閾值;其次依據(jù)構(gòu)建的模板和錨策略對(duì)不冋尺度亼臉的魯棒性，在υSFD亼臉襝測(cè)器的特征増強(qiáng)模塊層中實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本數(shù)據(jù)中人臉區(qū)琙的提取及標(biāo)記;最后依據(jù)提取、標(biāo)記的亼臉區(qū)堿與枃建的模板進(jìn)行相關(guān)性匹配。改進(jìn)算法在 Face Detection data Set and benchmark、FDDB、 WIDER FACE人臉數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在提升檢測(cè)速度的同時(shí)保證算法的精度，相比幾類相近算法，該算法的優(yōu)勢(shì)更加明顯。
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