[發明專利]基于卷積神經網絡的人臉檢測方法

在審

• 申請號: 201410662476.1
• 申請日: 2015-08-04
• 公開（公告）號: CN104504362A
• 公開（公告）日: 2015-07-29
• 發明（設計）人: 韓曉東;羅坤;吳長春;戴鐵軍;何亮
• 申請（專利權）人: 南京艾柯勒斯網絡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 葛瀟敏

1.基于卷積神經網絡的人臉檢測方法，其特征在于：包括訓練階段和測試階段；在訓練階段，將訓練樣本輸入卷積神經網絡，獲得卷積神經網絡的連接權值和偏置值；在測試階段，讀入視頻圖像，當檢測到有運動物體時，提取出感興趣區域，用n*n像素大小的塊每次移動1個像素，對感興趣區域進行分塊處理，得到若干圖片，將分塊后的圖片縮放至與訓練樣本的大小相同，并將這些圖片輸入已訓練完成的卷積神經網絡進行分類，其中50≤n≤70。

2.根據權利要求1所述基于卷積神經網絡的人臉檢測方法，其特征在于：所述卷積神經網絡的結構為8層，包括依次連接的輸入層、C1層、S2層、C3層、S4層、C5層、S6層和輸出層，C1層、C3層、C5層為卷積層，S2層、S4層、S6層為下采樣層，C1層有8個56*56像素大小的特征map，S2層有8個28*28像素大小的特征map，C3層有24個24*24像素大小的特征map，S4層有24個12*12像素大小的特征map，C5層有50個8*8像素大小的特征map，S6層有50個4*4像素大小的特征map，輸出層包括1和0兩個單元，分別表示人臉和非人臉。

3.根據權利要求1所述基于卷積神經網絡的人臉檢測方法，其特征在于：在測試階段，采用光流法檢測視頻圖像中是否有運動物體。

4.根據權利要求1所述基于卷積神經網絡的人臉檢測方法，其特征在于：所述訓練樣本的大小為60*60像素。

5.根據權利要求1所述基于卷積神經網絡的人臉檢測方法，其特征在于：所述訓練樣本為20萬張圖片，包括10萬張非人臉圖片、1萬張人臉圖片以及9萬張經前述1萬張人臉圖片進行圖像處理后的人臉圖片。