I detta dokument föreslår vi ett nytt djupt konvolutionsnätverk (DCN) som uppnår enastående prestanda på FDDB, PASCAL Face och AFW. I synnerhet uppnår vår metod en hög återkallningsgrad på 99,99 % på det utmanande FDDB-riktmärket, som överträffar den senaste metoden [23] med en stor marginal på 2,91 %. Viktigt är att vi överväger att hitta ansikten ur ett nytt perspektiv genom att poängsätta ansiktsdelars svar genom deras rumsliga struktur och arrangemang. Poängsättningsmekanismen är noggrant formulerad med tanke på utmanande fall där ansikten endast delvis är synliga. Detta övervägande gör det möjligt för vårt nätverk att upptäcka ansikten under svår ocklusion och okonsekventa pose variation, som är den största svårigheten och flaskhalsen i de flesta befintliga ansiktsdetektion metoder. Vi visar att trots användning av DCN, vårt nätverk kan uppnå praktisk körtid hastighet.
Faceness REF försöker hitta ansikten genom att poängsätta ansiktsdelars svar genom deras rumsliga struktur och arrangemang, och olika ansiktsdelar motsvarar olika CNN.
From Facial Parts Responses to Face Detection: A Deep Learning Approach
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}