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針對現有主流的人臉檢測算法不具備像素級分割，從而存在人臉特征具有噪聲及檢測精度不理想的問題提出了一種基于 Mask r-CNN的人臉檢測及分割方法。通過 Res Net-l01結合RPN網絡生成候選區域，再利用Rolalign算法實現像素級的特征點定位，旨在提高定位精度。根據全卷積網絡生成相應的人臉二值掩碼，實現圖像中人臉信息與背景的分割。此外，構建了一個具有分割標注信息的人臉數據集用于訓練相應模型。在通用人臉檢測數據集的實驗結果表明，該方法具有較好的人臉檢測效果，并能在準確檢測的同時實現像素級的人臉信息分割。
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