[發明專利]一種候選框生成網絡的生成方法及人臉檢測方法

在審

• 申請號: 201710242833.2
• 申請日: 2017-04-14
• 公開（公告）號: CN106991408A
• 公開（公告）日: 2017-07-28
• 發明（設計）人: 段翰聰;趙子天;鄒涵江;文慧;張帆;閔革勇;孫振興;陳紹斌
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙)51220
• 代理人: 田甜

1.一種候選框生成網絡的生成方法，其特征在于，包括以下步驟，

A、將圖片輸入網絡，經卷積加池化操作，得到一個特征圖；

B、將特征圖中的每一個點映射回原圖的感受野中，并以該點為基準點，根據候選框面積和候選框面積縮放比例產生一定數量的候選框；

C、對候選框進行正負樣本的劃分；

D、隨機抽取步驟C中產生的多個候選框來優化損失函數。

2.根據權利要求1所述的一種候選框生成網絡的生成方法，其特征在于，步驟B中映射關系為：p_i＝s_i*p_i+1，式中，p_i表示第i層layer的輸入的某個點，s_i表示第i層layer的步長。

3.根據權利要求1所述的一種候選框生成網絡的生成方法，其特征在于，所述步驟C具體為，計算候選框與訓練集中每個標定目標的重疊率，并根據重疊率進行正負樣本的劃分：對訓練集中每個標定目標，與其重疊區域最大的候選框記為正樣本；對于剩余的候選框，如果它與某個標定目標重疊率大于上限閾值，記為正樣本候選框；若與任意一個標定目標的重疊率都小于下限閾值，則記為負樣本候選框；針對上述剩余的候選框以及跨越原始圖像邊界的候選框，棄去不用；所述上限閾值大于下限閾值。

4.根據權利要求3所述的一種候選框生成網絡的生成方法，其特征在于，所述重疊率的計算方法為候選框與標定目標的交集比上候選框與標定目標的并集。

5.根據權利要求1所述的一種候選框生成網絡的生成方法，其特征在于，所述損失函數包括和其中，L_i表示第i個樣本的分類損失；f_j表示樣本i在類別j上的得分；y_i表示樣本i的真實類別；t_i是樣本i的預測的框的坐標；是樣本i的Ground Truth的坐標。

6.根據權利要求1所述的一種候選框生成網絡的生成方法，其特征在于，所述步驟D中隨機抽取的候選框的個數為偶數個。

7.根據權利要求6所述的一種候選框生成網絡的生成方法，其特征在于，所述步驟D中隨機抽取的候選框的個數為256個。

8.一種人臉檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：

獲取待檢測的圖片；

將待檢測圖片輸入訓練后的人臉檢測網絡中，所述人臉檢測網絡包括權利要求1至7所述的候選框生成網絡和人臉分類網絡；

候選框生成網絡在待檢測圖片上產生可能為人臉的區域Proposals；

人臉分類網絡對可能為人臉的區域Proposals進行分類；

輸出分類為人臉的框及回歸的坐標，并標記。

9.根據權利要求8所述的一種人臉檢測方法，其特征在于，所述人臉檢測網絡的訓練方法為：

⑴、在人臉圖像數據集的圖片中標注出人臉位置，制作訓練集，其中，圖片的大小相等；

⑵、將訓練集輸入到人臉檢測網絡，進行模型訓練，并調整參數達到收斂實現訓練，其中訓練時，每張圖片產生的Proposals數量相同；若訓練產生的Proposals的數量大于設定值，則舍棄多余的Proposals；若訓練產生的Proposals的數量小于設定值，不足部分通過生成負樣本作為Proposals來補充。