摘要：針對車站、商場等大型場所中客流量大、背景復(fù)雜等原因?qū)е露喑叨热四槞z測精度低的問題,建立了一種基于RefineDet多層特征圖融合的多尺度人臉檢測方法。首先利用第一級網(wǎng)絡(luò)進行特征提取并在不同尺度的特征圖上粗略預(yù)估人臉位置;然后在第二級中通過特征金字塔網(wǎng)絡(luò)將低層特征與高層特征融合,進一步增強小尺寸人臉的語義信息;最后,通過置信度和焦點損失函數(shù)對檢測框進行二次抑制,達到邊框的精確回歸。實驗中將人臉候選區(qū)域的寬高比只設(shè)置為1:1,以此來降低運算量并提高人臉檢測精度。在WiderFace數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,該方法能有效檢測不同尺度的人臉,在Easy、Medium、Hard3個子數(shù)據(jù)集上測試結(jié)果分別為93.4%、92%、84.4%的MAP,尤其對小尺寸人臉的檢測精度有明顯提高。