一种基于改进YOLOv5算法的人脸识别检测方法

本发明涉及一种基于改进YOLOv5算法的人脸识别检测方法，属于人脸识别技术领域，解决了原始YOLOv5算法在人脸识别任务中对小人脸或倾斜人脸检测效果不理想以及在复杂场景下易误检和漏检的问题。本发明选用公开人脸数据集并预处理，改进YOLOv5算法，包括骨干网络用深度可分离卷积及加入SENet注意机制，通过训练得到最优模型，用于人脸识别检测。本发明选用丰富人脸数据集，改进YOLOv5算法提升检测精度与效率，训练中运用早停法避免过拟合，为安防等领域提供精准人脸识别，便于大规模部署，提升业务效率与准确性。