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《不合作条件下人脸检测算法研究》

一、引言

人脸检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，具有广泛的应用价值。然而，在非理想环境，如不合作条件下，传统的人脸检测算法常常面临挑战。不合作条件下的主要难点包括：姿态变化、表情多变、光线变化、遮挡等。本文旨在研究不合作条件下的人脸检测算法，提高人脸检测的准确性和鲁棒性。

二、相关工作

近年来，随着深度学习和卷积神经网络的快速发展，人脸检测技术取得了显著的进步。然而，在不合作条件下的人脸检测仍然是一个挑战。传统的基于手工特征的方法往往无法处理复杂的姿态和表情变化。因此，需要借助深度学习的方法来提高人脸检测的准确性和鲁棒性。

三、方法

本文提出了一种基于