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針對(duì)現(xiàn)有主流的人臉檢測(cè)算法不具備像素級(jí)分割，從而存在人臉特征具有噪聲及檢測(cè)精度不理想的問(wèn)題提出了一種基于 Mask r-CNN的人臉檢測(cè)及分割方法。通過(guò) Res Net-l01結(jié)合RPN網(wǎng)絡(luò)生成候選區(qū)域，再利用Rolalign算法實(shí)現(xiàn)像素級(jí)的特征點(diǎn)定位，旨在提高定位精度。根據(jù)全卷積網(wǎng)絡(luò)生成相應(yīng)的人臉二值掩碼，實(shí)現(xiàn)圖像中人臉信息與背景的分割。此外，構(gòu)建了一個(gè)具有分割標(biāo)注信息的人臉數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練相應(yīng)模型。在通用人臉檢測(cè)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較好的人臉檢測(cè)效果，并能在準(zhǔn)確檢測(cè)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)像素級(jí)的人臉信息分割。
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