基于Faster R-CNN的人脸检测方法

近年来,基于候选区域的快速卷积神经网络（Faster R-CNN）算法,在多个目标检测数据集上有出色的表现,吸引了广泛的研究兴趣. Faster R-CNN 框架本来是用做通用目标检测的,本文将它应用到人脸检测上,分别使用ZF和VGG16卷积神经网络,在WIDER人脸数据集上训练Faster R-CNN模型,并在FDDB人脸数据库上测试. 实验结果表明,该方法对复杂光照、部分遮挡、人脸姿态变化具有鲁棒性,在非限制性条件下具有出色的人脸检测效果. 这两种网络结构,在检测效率和准确性上各有优势,可以根据实际应用需求,选择使用合适的网络模型.