基于Haar特征与残差网络实现人脸检测的对比
The Contrast between the Haar Feature and the Residual Network for Facial Recognition
DOI: 10.12677/JISP.2019.82009, PDF,   
作者: 荣 康, 姜明新*:淮阴工学院,电子信息工程学院,江苏 淮安
关键词: Haar特征残差网络人脸检测Haar Feature Residual Network Face Detection
摘要: 人脸检测是一种计算机通过提取面部特征,加以分析辨别的技术。文章简述了基于Haar特征与残差网络的两种人脸检测算法。并从检测速度、环境灯光的明暗及人脸的完整情况等方面,通过运行后的实际情况进行了对比,分析两种算法的优缺点。
Abstract: Face detection is a kind of computer technology which can analyze and distinguish facial features by extracting them. This paper introduces two face detection algorithms based on Haar feature and residual network. The advantages and disadvantages of the two algorithms are analyzed by comparing the detection speed, the brightness of ambient lights and the integrity of human faces.
文章引用:荣康, 姜明新. 基于Haar特征与残差网络实现人脸检测的对比[J]. 图像与信号处理, 2019, 8(2): 60-64. https://doi.org/10.12677/JISP.2019.82009

参考文献

[1] 黄泉龙. 基于PCA的人脸识别研究[D]: [硕士学位论文]. 西安: 西安电子科技大学, 2012.
[2] 王启航. 基于深度卷积神经网络的人脸检测算法研究[D]: [硕士学位论文]. 杭州: 浙江理工大学, 2018.
[3] 张宁. 基于PCA算法的人脸识别研究[J]. 山西电子技术, 2009(2): 23-24.