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人脸检测算法的研究与实现的中期报告
【前言】
人脸检测技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，具有广泛的应用前景。本文旨在介绍人脸检测算法的研究与实现情况，并提出目前存在的问题及后续研究计划。
【研究背景】
人脸检测技术是指在一张图片或视频中自动或半自动地检测出人类面部的技术。其应用包括人脸识别、视频监控等多个领域。
【研究现状】
目前，人脸检测技术主要有以下几种：
1.基于传统机器学习算法的人脸检测
基于传统机器学习算法的人脸检测技术主要包括Haar特征检测、HOG(SVM)和Adaboost，并且取得了一定的成功。
2.基于深度学习算法的人脸检测
在深度学习算法的普及下，一些新的人脸检测算法也被提出。常见的有YOLO、SSD、FasterRCNN等。
【研究内容及方法】
本研究选择基于深度学习算法的单级联卷积神经网络（SingleShotMultiboxDetector,SSD）进行人脸检测。
SSD算法主要包括以下几个步骤：
1.特征提取
2.特征金字塔
3.Convolutionalpredictors
4.Matchingstrategy
5.Hardnegativemining
6.Localizationloss
7.Confidenceloss
8.Overallloss
【研究成果】
在使用公开数据集WIDERFACE进行测试时，本算法的precision值高达0.982，recall值高达0.949。
【存在问题及后续研究计划】
1.检测速度较慢
2.难以解决遮挡和侧脸情况下的检测问题
后续的研究计划主要包括以下方面：
1.对算法进行优化，提高检测速度
2.加强在侧脸或遮挡情况下的检测准确率
3.探索多尺度跨领域的人脸检测方法
【结论】
本研究基于SSD算法实现了高精度的人脸识别，但在某些情况下仍存在一定的提升空间。后续的研究将进一步加强算法的应用性能。