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摘要 - 随着深度学习和计算机视觉的发展，面部检测已得以快速发展。面部检测有多个应用程序域，包括身份身份验证，安全保护，媒体和娱乐。尽管多任务级联的卷积神经网络（MTCNN）具有很高的精度和鲁棒性，但由于真实场景的复杂性和硬件设施的约束，该模型在真实场景中具有大参数和计算开销的缺点。因此，改进的网络模型的开发至关重要。本文通过减少参数和计算开销的数量并使用更好的模型参数来定位面部的关键点来改善MTCNN模型。该模型提高了面部年龄估计的准确性和鲁棒性。宽面和Celeba数据集用于培训。最终的面部检测精度达到98.7％，同时将模型参数的数量减少到相同条件下的70％。该模型满足现代社会对面部检测的应用需求，并证明了改进的网络模型的效率和准确性。
基于改进的多任务级联的面部检测...
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