卷积神经网络人脸检测算法

传统人脸检测算法往往不能自动地从原始图像中提取有用的检测特征，而卷积神经网络可以轻易地提取高维度的特征信息，广泛用于图像处理领域。针对上述缺点，采用简单高效的深度学习Caffe框架并通过AlexNet网络训练，数据集为LFW人脸数据集，得出一个模型分类器，对原始图像数据进行图像金字塔变换，并通过前向传播得到特征图，反变换得出人脸坐标，采用非极大值抑制算法得出最优位置，最后达到一个二分类的人脸检测结果。该方法可以实现不同尺度的人脸检测，具有较高的精度，可用于构建人脸检测系统。