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深度卷积神经网络在车牌和人脸检测领域的应用研究
深度卷积神经网络在车牌和人脸检测领域的应用研究
深度卷积
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深度卷积神经网络在车牌和人脸检测领域的应用研究
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为解决在复杂环境下，如姿势不同、光照条件以及遮挡等因素导致传统人脸特征点检测算法的精度大幅度下降的问题，在特征点检测理论知识以及研究现状的基础上，针对传统卷积神经网络模型在处理人脸特征点检测问题时的不足之处，提出基于小滤波器的深卷积神经网络。算法引入小滤波器思想和以拓展“网络深度”优先的深层卷积神经网络模型，针对人脸特征点检测重新设计训练，提高了算法的有效性与适用性。通过将算法应用于ALFW和AF
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