人脸检测
算法：人脸检测是将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，它的主题框架类似于cascade。总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。
- P-Net：Proposal Net，实现人脸候选框提取
- R-Net：Refine Net，在P-Net输出结果的基础上进一步去除错误的候选框
- O-Net：Output Net，与R-Net类似，最终输出人脸bounding box以及landmark
文献：Zhang, K. , Zhang, Z. , Li, Z. , & Qiao, Y. . (2016). Joint face detection and alignment using multitask cascaded convolutional networks. IEEE Signal Processing Letters, 23(10), 1499-1503.
链接：https://pypi.org/project/mtcnn/
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。
原始发表：2021-10-15，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
本文分享自 图像处理与模式识别研究所 微信公众号，前往查看
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划 ，欢迎热爱写作的你一起参与！
评论
登录后参与评论
推荐阅读
相关产品与服务
人脸识别
腾讯云神图·人脸识别（Face Recognition）基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于在线娱乐、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。
腾讯云开发者
