[發(fā)明專利]用于檢測人臉的方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810010839.1
• 申請日: 2018-01-05
• 公開（公告）號: CN108090468B
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 湯旭
• 申請（專利權(quán)）人: 百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產(chǎn)權(quán)代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種用于檢測人臉的方法，包括：

獲取待檢測圖像，其中，所述待檢測圖像包括多種尺度的人臉圖像區(qū)域；

將所述待檢測圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到從所述多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一預(yù)設(shè)層輸出的第一人臉特征信息，從所述多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二預(yù)設(shè)層輸出的第二人臉特征信息和從所述多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第三預(yù)設(shè)層輸出的第三人臉特征信息；

對所述第一人臉特征信息和所述第二人臉特征信息進行解析，生成第一尺度的人臉檢測結(jié)果；

對所述第二人臉特征信息和所述第三人臉特征信息進行解析，生成第二尺度的人臉檢測結(jié)果；

將所述第一尺度的人臉檢測結(jié)果和所述第二尺度的人臉檢測結(jié)果進行結(jié)合，生成人臉檢測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述第一預(yù)設(shè)層的輸入為所述待檢測圖像，所述第二預(yù)設(shè)層的輸入為所述第一人臉特征信息，所述第三預(yù)設(shè)層的輸入為所述第二人臉特征信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對所述第一人臉特征信息和所述第二人臉特征信息進行解析，生成第一尺度的人臉檢測結(jié)果，包括：

將所述第一人臉特征信息和所述第二人臉特征信息進行融合，得到第一融合人臉特征信息；

將第一融合人臉特征信息輸入至第一尺度人臉檢測模型，得到第一尺度的人臉檢測結(jié)果，其中，所述第一尺度人臉檢測模型用于表征第一融合人臉特征信息與第一尺度的人臉檢測結(jié)果之間的對應(yīng)關(guān)系。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，人臉特征信息是人臉特征圖，所述人臉特征圖中的每個點用于表征所述待檢測圖像中的該點所對應(yīng)的區(qū)域存在人臉特征的概率和該點所對應(yīng)的區(qū)域的位置信息，所述人臉特征圖以矩陣進行表示。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述將所述第一人臉特征信息和所述第二人臉特征信息進行融合，得到第一融合人臉特征信息，包括：

將所述第一人臉特征信息所對應(yīng)的第一人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)和所述第二人臉特征信息所對應(yīng)的第二人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)作為所述第一融合人臉特征信息所對應(yīng)的第一融合人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)；或者

將所述第一人臉特征信息所對應(yīng)的第一人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)和所述第二人臉特征信息所對應(yīng)的第二人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)的乘積作為所述第一融合人臉特征信息所對應(yīng)的第一融合人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)；或者

將所述第一人臉特征信息所對應(yīng)的第一人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)和所述第二人臉特征信息所對應(yīng)的第二人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)的和作為所述第一融合人臉特征信息所對應(yīng)的第一融合人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)；或者

將所述第一人臉特征信息所對應(yīng)的第一人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)和所述第二人臉特征信息所對應(yīng)的第二人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)中最大的數(shù)據(jù)作為所述第一融合人臉特征信息所對應(yīng)的第一融合人臉特征圖的對應(yīng)點所包括的數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求3-5之一所述的方法，其中，所述第一尺度人臉檢測模型通過如下步驟訓(xùn)練得到：

初始化所述第一尺度人臉檢測模型的參數(shù)；

獲取訓(xùn)練樣本集，其中，所述訓(xùn)練樣本集中的每個訓(xùn)練樣本包括樣本圖像和樣本圖像所對應(yīng)的第一尺度的人臉標注結(jié)果；

對于所述訓(xùn)練樣本集中的每個訓(xùn)練樣本，執(zhí)行以下操作：將該訓(xùn)練樣本中的樣本圖像輸入至所述多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到從所述第一預(yù)設(shè)層輸出的、該訓(xùn)練樣本所對應(yīng)的第一人臉特征信息和從所述第二預(yù)設(shè)層輸出的、該訓(xùn)練樣本所對應(yīng)的第二人臉特征信息；將該訓(xùn)練樣本所對應(yīng)的第一人臉特征信息和該訓(xùn)練樣本所對應(yīng)的第二人臉特征信息進行融合，得到該訓(xùn)練樣本所對應(yīng)的第一融合人臉特征信息；將該訓(xùn)練樣本所對應(yīng)的第一融合人臉特征信息輸入至所述第一尺度人臉檢測模型，得到該訓(xùn)練樣本所對應(yīng)的第一尺度的人臉檢測結(jié)果；確定該訓(xùn)練樣本所對應(yīng)的第一尺度的人臉檢測結(jié)果與該訓(xùn)練樣本中的樣本圖像所對應(yīng)的第一尺度的人臉標注結(jié)果之間的差異；基于所述差異調(diào)整所述第一尺度人臉檢測模型的參數(shù)。