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基于改进型FaceBoxes的人头检测算法

张鹏举 严佩敏 朱秋煜

张鹏举, 严佩敏, 朱秋煜. 基于改进型FaceBoxes的人头检测算法[J]. 微电子学与计算机, 2021, 38(1): 33-37, 44.
引用本文: 张鹏举, 严佩敏, 朱秋煜. 基于改进型FaceBoxes的人头检测算法[J]. 微电子学与计算机, 2021, 38(1): 33-37, 44.
ZHANG Peng-ju, YAN Pei-min, ZHU Qiu-yu. Head detection algorithm based on improved FaceBoxes[J]. Microelectronics & Computer, 2021, 38(1): 33-37, 44.
Citation: ZHANG Peng-ju, YAN Pei-min, ZHU Qiu-yu. Head detection algorithm based on improved FaceBoxes[J]. Microelectronics & Computer, 2021, 38(1): 33-37, 44.

基于改进型FaceBoxes的人头检测算法

详细信息
    作者简介:

    张鹏举  男, (1997-), 硕士研究生.研究方向为小目标检测、图像分类、人脸检测与识别

    严佩敏  女, (1963-), 博士, 副教授.研究方向为智能信息系统、图像处理、电路与系统

    通讯作者:

    朱秋煜(通信作者)  男, (1964-), 博士, 教授.研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、智慧城市.E-mail:zhuqiuyu@staff.shu.edu.cn

  • 中图分类号: TP391.41

Head detection algorithm based on improved FaceBoxes

  • 摘要: 对于监控视频下的垂直视角, 常常会出现人体遮挡, 背景模糊等导致检测人体精度低的问题, 本文提出以人头为目标代替人体进行检测的监控视频人数统计的方法.该方法对一种轻量型的网络FaceBoxes进行改进, 并加入多尺度特征融合的方式, 提升密集人头检测的精度.由于监控视频中, 人头目标比较小, 一般不会出现特大目标, 因此使用k-means方法对候选框的尺度进行聚类, 再进行训练, 并使用交叠区域检测方法提高预测框的精度.实验结果表明, 改进型的FaceBoxes方法相比之前的网络精度提高了约4%, 其速度稍有降低.
  • 图  1  改进型FaceBoxes网络结构图

    图  2  聚类结果散点分布图(上: 4类, 下: 5类)

    图  3  改进前P-R曲线

    图  4  改进后P-R曲线

    图  5  对比样本图

    (a)原FaceBoxes检测结果(b)改进后并交叠检测的FaceBoxes检测结果

    表  1  人头数据集Kmeans++聚类结果

    类别数 4类 5类
    Anchor尺度 (43, 45) (60, 64)(80, 94)
    ((144, 174) (114, 132)
    (88, 104) (160, 194)
    (63, 69) (42, 44)
    IOU 0.73 0.85
    下载: 导出CSV

    表  2  改进前后模型性能对照表, *表示使用交叠区域检测方法(CPU 4110@2.1 GHz)

    指标 AP(平均准确率)/% 帧数/s-1
    YOLOV3 89.62 /
    FaceBoxes 92.57 7
    改进后FaceBoxes 95.18 8
    改进后FaceBoxes* 96.28 4
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-04-19
  • 修回日期:  2020-05-21
  • 刊出日期:  2021-01-15

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