《表2 部分人脸检测算法的性能对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于深度卷积网络的多视角人脸检测研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

第1组实验比较了平均池化，最大池化，以及动态自适应池化在不同迭代次数下的收敛情况和不同迭代次数下的误识率。其中收敛指数表示的是不同迭代次数之间的均方误差的开方，其中:误识率=（负样本误认为正样本数/检测到正负样本总数）×100%；准确检测率=（检测正样本数/正样本数量）×100%。第2组比较了在不同网络模型下的人脸检测效率，网络模型分别为Alex Net和NIN-Cifar10。结果如表2所示。第3组实验利用本文方法进行多视角下的人脸检测，不管是单个还是多个人脸都能较好地检测结果，同时也测试了部分遮挡情况下的检测，检测效果如图6所示。