[發明專利]一種基于共享卷積特征的人臉檢測與對齊方法

有效

• 申請號: 201710135007.8
• 申請日: 2017-03-08
• 公開（公告）號: CN106909909B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 王華鋒;黃江;劉萬泉;潘海俠
• 申請（專利權）人: 王華鋒
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 楊學明;顧煒

1.一種基于共享卷積特征的人臉檢測與對齊方法，其特征在于包括以下四個步驟：

步驟（1）、首先使用一個深層卷積網絡結構對輸入圖像進行卷積特征提取，卷積層激活函數采用RELU激活函數，池化層采用最大值池化；給定任意尺寸大小的輸入圖片，經過多層卷積池化操作，輸出的卷積特征在深度軸上為固定大小512，在空間上的尺寸與輸入圖片的尺寸成比例關系；

步驟（2）、輸入圖片經過多層卷積池化操作之后，提取卷積特征，訓練人臉檢測器，包括區域建議網絡和感興趣區域池化層；區域建議網絡以卷積特征為輸入，輸出可能是目標對象的候選區域，然后引入感興趣區域池化層提取出候選區域對應的卷積特征，對每個候選區域進行二分類與邊界框回歸；分類部分的輸出值代表候選區域是否是人臉，如果是人臉則輸出1，否則輸出0；邊界框回歸部分輸出人臉區域在輸入圖像中的位置，若分類部分輸出0，則忽略邊界框回歸部分的輸出；

步驟（3）、輸入圖片經過多層卷積池化操作之后提取到卷積特征，再經過感興趣區域池化層提取人臉區域特征，訓練面部特征點回歸器，即將特征一維化連接全連接層以構建融合權值，最終對面部特征點位置進行回歸，輸出該人臉圖像中的人臉特征點位置，包括眉毛、眼角、鼻子、嘴角；所述的面部特征點回歸器通過提取圖像的特征為輸入訓練得到，圖像的特征由共享的卷積神經網絡提取得到；

步驟（4）、最后根據步驟（3）輸出的人臉圖像及其對應的人臉特征點位置，選取兩個固定人臉特征點作為定點，對人臉圖像進行旋轉和縮放處理，最后輸出對齊后的人臉圖像，對齊后的人臉圖像中所選取固定特征點的位置將不變。

2.根據權利要求1所述的基于共享卷積特征的人臉檢測與對齊方法，其特征在于：步驟（1）所述的卷積特征供步驟（2）和步驟（3）同時使用，既解決了面部特征點定位算法過度依賴人臉檢測效果的問題，又減少了重復計算，提高了人臉檢測與對齊算法的時間效率。

3.根據權利要求1所述的基于共享卷積特征的人臉檢測與對齊方法，其特征在于：步驟（2）中所述的人臉檢測器是通過提取圖像的特征為輸入訓練得到的，圖像的特征由共享的卷積神經網絡提取得到。

4.根據權利要求1所述的基于共享卷積特征的人臉檢測與對齊方法，其特征在于：步驟（4）中所述的對人臉圖像進行旋轉和縮放，是基于保證人臉左右外眼角兩點不變來進行處理。