内容提供者
基于改进MTCNN算法的低功耗边缘人脸检测跟踪系统.pptx
2024-10-02
20金币
2.3MB
29页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共29页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于改进MTCNN算法的低功耗边缘人脸检测跟踪系统.pptx
基于改进MTCNN算法的低功耗边缘人脸检测跟踪系统目录添加章节标题MTCNN算法的原理与改进MTCNN算法的基本原理MTCNN算法的优缺点改进MTCNN算法的关键技术改进后MTCNN算法的优势低功耗边缘计算平台边缘计算的概念与技术低功耗边缘计算平台的设计与实现基于低功耗边缘计算平台的人脸检测跟踪系统架构系统性能优化与能耗管理人脸检测跟踪系统的功能与实现人脸检测算法的原理与实现人脸跟踪算法的原理与实现人脸检测跟踪系统的集成与测试系统性能评估与优化应用场景与优势分析人脸检测跟踪系统的应用场景与传统人脸检测跟踪
2024-10-02
20
2.3MB
基于MTCNN与改进Camshift相结合的人脸检测算法.pptx
汇报人：CONTENTS添加章节标题MTCNN算法原理算法概述算法流程算法特点算法应用场景改进Camshift算法原理Camshift算法：基于颜色直方图的目标跟踪算法MTCNN算法：一种高效的人脸检测算法改进Camshift算法：结合MTCNN算法，提高人脸检测的准确性和实时性算法步骤：a.使用MTCNN算法进行人脸检测b.对检测到的人脸进行颜色直方图特征提取c.使用Camshift算法进行目标跟踪d.根据跟踪结果调整MTCNN算法的参数，提高检测准确性a.使用MTCNN算法进行人脸检测b.对检测到的人
2024-10-09
20
5MB
基于卡尔曼滤波改进的MTCNN网络人脸检测算法.pptx
,目录PartOnePartTwo卡尔曼滤波原理卡尔曼滤波在人脸检测中的应用卡尔曼滤波的优势与局限性PartThreeMTCNN网络结构MTCNN网络工作原理MTCNN网络在人脸检测中的性能表现PartFour算法改进思路改进算法的实现过程改进算法的性能评估与对比实验PartFive改进算法的优势分析改进算法的实际应用价值改进算法对人脸检测领域的影响与贡献PartSix当前研究的不足与局限性未来研究方向与技术难点展望未来发展与潜在应用THANKS
2024-10-05
20
4.4MB
基于MTCNN人脸检测的改进方法和装置.pdf
本发明提供了一种基于MTCNN人脸检测的改进方法和装置，涉及神经网络技术领域，包括：利用预先获取的人脸图像训练样本，对MTCNN模型进行训练；其中，人脸图像训练样本包括：正向人脸样本、非正向人脸样本和非人脸样本；MTCNN模型包括：O‑Net网络层，O‑Net网络层的输入图片的尺寸为64x64；使用训练后的MTCNN模型，对预先获取的待检测人脸图像进行人脸检测，获取正向人脸图像并输出检测结果。该方法解决了现有人脸检测网络模型误识率较高、对人脸方向检测的准确性较低的技术问题，达到了降低MTCNN人脸误识率、
2023-06-14
10
675KB
一种基于改进的MTCNN人脸检测方法.pdf
本发明公开了一种基于改进的MTCNN的人脸检测方法。我们首先在通过一种使用生成对抗网络的超分辨率技术——SRGAN，将低像素图像转换为高像素图像，SRGAN使用反学习方法，结合像素均方误差、VGG高维特征均方误差和针对训练损失的深度卷积网络来实现超分辨率恢复。在原有MTCNN网络结构中创新性地引入了InceptionV2网络结构，提高了网络的学习性能，既保留了原有网络结构的优点，又进一步提高了人脸检测算法的效率和准确性。该模块通过对特征图进行三种不同的卷积(1×1,3×3,5×5)来提取更多的特征。不同的
2023-06-11
10
349KB