基于浅层卷积神经网络的实时视频通信隐私保护研究
Journal of Suzhou University（2020）
摘要
基于tiny-YOLOv3算法,提出了一种浅层网络的目标检测卷积神经网络结构,用于实时视频通信中的隐私保护.此网络引入特征金字塔的思想,输出两个尺度的预测张量,改善小目标检测的结果.引入全卷积神经网络思想,在两个尺度特征图上进行上采样,在目标检测的同时并行进行语义分割,生成掩模原型.引入前景人员和背景人员的概念,在目标检测阶段只检测出背景人员.最后将语义分割和目标检测的结果进行组合,将检测到的背景人员进行遮挡从而实现实时视频通信中的隐私保护.实验表明,此网络在性能一般的机器上实现了准确率和帧数的较好平衡,可以应用于实时视频通信的隐私保护.
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