尺度感知人脸检测
计算机视觉与模式识别
2017-06-30 v1
摘要
基于卷积神经网络(CNN)的人脸检测器在处理不同尺度人脸时效率低下。它们要么依赖拟合一个跨大尺度范围的大单一模型，要么依赖多尺度测试。两者计算代价都高。我们提出尺度感知人脸检测器(Scale-aware Face Detector, SAFD)，利用CNN显式处理尺度，以更少计算成本实现更好性能。在检测之前，一个高效CNN预测人脸的尺度分布直方图。然后该尺度直方图引导图像的放大与缩小。由于缩放后人脸将近似处于均匀尺度，即使使用小得多的CNN也能准确检测。实际上，AFW中超过99%的人脸每幅图像少于两次缩放即可覆盖。在FDDB、MALF和AFW上的大量实验显示了SAFD的优势。
引用
@article{arxiv.1706.09876,
title = {Scale-Aware Face Detection},
author = {Zekun Hao and Yu Liu and Hongwei Qin and Junjie Yan and Xiu Li and Xiaolin Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.09876},
year = {2017}
}
备注
Accepted to CVPR 2017