《表2：检测训练数据评价结果》

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《多角度人脸检测优化研究》

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首先是针对该本次试验的人脸识别系统信息数据进行搜集和整理，针对不同的分类完成格式、单位和尺度的统一，最终将该本次试验的YOLOV2算法人脸识别编程有效的字段名和表头；其次是完成Geodatabase的构建，依照流域的实际情况将不同的图层进行分类和储存；第三是把剩下的数据储存到access属性的二维表数据库中，同时完成分类和编码；最后是完善YOLOV2网络各版块的构建和相应的管理系统。本次采样的信息可以分为正脸人脸（face）、30°人脸（30°face）、60°人脸（60°face）、90°人脸（90°face）、人脸小片阴影（Small shadow）、人脸中片阴影（Medium shadow）、所人脸大片阴影（Big shadow）。YOLOV2网络的构建主要是为了服务本次试验的长江流域水系统，所以需要依靠图像频谱来获取相关的人脸知识并进行存储。基于上述图像处理的人脸识别方式很容易受到相应的干扰，在将数据录入Geodatabase数据库之前需要对人脸识别的方式进行相应的优化，来帮助数据库更好的甄别检测数据的准确性。这一方面需要针对外界干扰信号或者伪造信号的原理进行分析，另一方面需要针对Geodatabase数据库的缺陷来制定相应的优化方案，从根本上对这个问题进行解决就需要针对Geodatabase数据库的特性设置相应的识别和纠错能力。