39、360°全景图像人脸与耳部特征检测技术解析

360°全景图像人脸与耳部特征检测技术解析

1. 人脸检测技术背景与挑战

传统的人脸检测方法在处理普通图像时表现尚可，但在复杂场景（如遮挡、低光照和不同人脸姿态）下效果不佳。近年来，深度学习方法，尤其是卷积神经网络（CNNs）架构，在计算机视觉任务中展现出了优于传统技术的性能。以下是一些相关的先进方法：
- 多任务级联CNN框架 ：用于人脸检测和面部特征定位，在具有挑战性的标准人脸数据集上超越了多个先进的人脸检测器。
- Faster R - CNN ：在合适的人脸数据集（如WIDER和FDDB）上训练后，可用于人脸检测任务。
- FAN算法 ：通过在基础网络上提出锚点级注意力算法，解决了遮挡人脸的检测问题。
- 多任务模型 ：探索尺度不变性、图像分辨率和上下文推理在检测不同大小人脸数据集中小人脸问题中的作用。

360°图像是通过拼接两个或多个相机镜头的多个视图生成的，常见的可视化投影是等距矩形（ER）投影。在ER投影中进行人脸检测存在以下特殊问题：
- 球形畸变 ：ER图像中极点区域的球形畸变更严重，人脸形状会因在图像中的位置而变化，传统人脸检测器难以找到面部特征。
- 图像不连续性 ：ER图像两端存在不连续性，人脸可能会被分割，普通人脸检测器可能无法检测到这种情况。

2. 模型架构与训练

为了解决上述问题，设计了一种深度学习架构，目标是创建一个高精度和高召回率的360°