ultraface算法介绍以及文献url

Ultraface是一种人脸检测算法，由博士生Qi Feng、Shuo Yang、Jiankang Deng和Yaozong Gao于2019年提出。该算法采用了轻量级的RetinaFace网络结构，可以在保持高准确率的同时实现较快的人脸检测速度。该算法在多个数据集上的表现都超过了其他同类算法。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.00641

代码实现：https://github.com/sfzhang15/RetinaFace

同时，Ultraface也被集成到了开源人工智能框架OpenCV中，可以直接使用OpenCV进行人脸检测。

相关问题

介绍gmapping算法的文献或者书籍

gmapping算法是一种常用的SLAM算法，主要用于构建2D地图。以下是一些介绍gmapping算法的文献和书籍：

1. Gmapping: A probabilistic approach to robot mapping，Sebastian Thrun等人在2002年发表于IEEE Robotics and Automation Society的文章，是gmapping算法最初的介绍文献。

2. Probabilistic Robotics，Sebastian Thrun等人编写的一本介绍机器人感知、控制和状态估计的书籍中详细介绍了gmapping算法。

3. ROS机器人程序设计，作者是中国科学院机器人研究所的高翔等人，其中第10章介绍了gmapping算法的实现原理和代码实现。

4. Learning ROS for Robotics Programming，Enrique Fernandez等人编写的一本介绍ROS机器人编程的书籍中也有简单介绍gmapping算法的部分。

以上是一些比较常见的介绍gmapping算法的文献和书籍，可以根据自己的需要选择阅读。

介绍A*路径规划算法的外文文献

以下是一篇介绍A*路径规划算法的外文文献：

标题：A* Search Algorithm

作者：Peter Hart, Nils Nilsson, and Bertram Raphael

出处：Stanford Artificial Intelligence Laboratory Memo AIM-67，1968年

链接：http://www.aaai.org/Papers/AAAI/1985/AAAI85-037.pdf

摘要：该论文介绍了A*搜索算法，它是一种常用的最短路径规划算法。A*算法结合了Dijkstra算法和启发式搜索，通过使用启发式函数来评估每个节点的"优先级"，从而在搜索过程中更快地找到最短路径。本文详细描述了A*算法的实现细节，并提供了一些示例应用，包括迷宫问题和机器人路径规划。

关键词：A*搜索算法，最短路径规划，启发式搜索，迷宫问题，机器人路径规划。