聚集人群人脸检测研究

聚集人群是一种敏感场景，隐藏着突发和不易控制等因素，对人群聚集场景的检测有实际应用价值。通过缩小上下文信息模板搜索范围，采用双三次插值算法调整图像大小，利用上下文信息经感受野提取更多细节信息，基于深度残差101层网络模型提取人脸检测框，并通过非极大值抑制去除冗余的、保留最好的人脸检测框。实验结果表明，该算法平均误检率为0.022 6，与Hu算法相比，在不损失精度的同时，提高检测的平均速度为2.953 3s。