深度学习算法在复杂环境下的人脸检测精度提升  

作　　者：孙燕 

机构地区：[1]渭南职业技术学院

出　　处：《数字技术与应用》2024年第11期217-219,共3页Digital Technology & Application

摘　　要：在充满变数的复杂环境中,深度学习算法对人脸进行检测遭遇到了诸多考验,如光线的变换、物体或人群的遮挡、肤色的细微区别和表情的千变万化等。为解决这些问题,本文提出了一种创新的算法架构,该架构主要包含对数据预处理方法的改进、特征提取与整合策略,经过对比验证,该框架对提升复杂环境中人脸检测的准确度有显著效果,并显示了出色的鲁棒性。该算法在众多标准数据集以及现实情境中均经受了检验,并展现出了高准确度,其有效性与实用性得到了证明。

关 键 词：深度学习算法 人脸检测 特征提取 整合策略 精度提升 现实情境 数据预处理方法 标准数据集 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]