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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 10 - 13 (4page)
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Aiming at the interference of light, posture and color in the process of face detection, the accuracy of face detection has been explored and studied. The main work and innovations of this paper focus on the following aspects: Image data feature enhancement. Integrate FDDB(Face Detection Data Set and Benchmark Home), LFW(Labeled Faces in the Wild) and FaceScrub"s public datasets to experiment, unifying the format, size, color and brightness of all common dataset images. Selection and optimization of neural network models. Let Tensorflow build MTCNN（Multi-task convolutional neural network model, and solve the problem of over-fitting caused by the details and noise over-learning of MTCNN training samples in the learning of the sample data, and add the Dropout layer to improve the accuracy of face detection.
목차
ABSTRACT
I. Introduction
II. Training Sample Datasets
III. Image Preprocessing
IV. Training MTCNN model
V. Experimental Effect
VI. Conclusion
References
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