[發明專利]圖像中多個人臉檢測的方法、存儲介質、設備及系統

有效

• 申請號: 201811033273.0
• 申請日: 2018-09-05
• 公開（公告）號: CN109284700B
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 胡佳靜
• 申請（專利權）人: 武漢斗魚網絡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 武漢智權專利代理事務所(特殊普通合伙) 42225
• 代理人: 張凱

本發明公開了一種圖像中多個人臉檢測的方法、存儲介質、設備及系統，涉及圖像處理技術領域，該方法包括：獲取N張不同尺度且包含人臉的圖像；對每張圖像均創建圖像金字塔，然后將相同分辨率的圖片劃分為一組；將同一組的圖像作為同一個神經網絡模型的訓練圖像，對神經網絡模型進行訓練，得到多個訓練完成的神經網絡模型；將待檢測圖像輸入多個訓練完成的神經網絡模型中，進行人臉檢測識別，得到每個人臉的人臉區域，并將所有神經網絡模型得到的人臉區域進行得分排序；選取得分最高的人臉區域，依次與其它的人臉區域進行比對。本發明使用多個訓練完成的神經網絡模型對待檢測圖像中的人臉進行檢測，準確而快速的檢測到圖像中的人臉。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種圖像中多個人臉檢測的方法、存儲介質、設備及系統。

背景技術

當今，人臉檢測在圖像處理領域較為熱門，越來越多的圖像處理技術人員投身于人臉檢測領域。

但當前在人臉檢測的研究中，對于包含多個人臉的圖像，進行圖像中人臉的識別依舊是人臉檢測研究的一個難點，由于圖像中多個人臉的大小不同，同時受圖像分辨率、環境等因素的影響，很難對圖像中的多個人臉進行有效檢測。

發明內容

針對現有技術中存在的缺陷，本發明的目的在于提供一種圖像中多個人臉檢測的方法，使用多個訓練完成的神經網絡模型對待檢測圖像中的人臉進行檢測，準確而快速的檢測到圖像中的人臉。

為達到以上目的，本發明采取的技術方案是：

獲取N張不同尺度且包含人臉的圖像，每張圖像中均包含多張人臉，所述N為大于1的正整數；

對每張圖像均創建圖像金字塔，對于每張圖像均得到多張不同分辨率的圖片，在得到的所有圖片中，將相同分辨率的圖片劃分為一組；

提供多個待訓練神經網絡模型，將同一組的圖像作為同一個待訓練神經網絡模型的訓練圖像，對待訓練神經網絡模型進行訓練，得到多個訓練完成的神經網絡模型；

將待檢測圖像輸入多個訓練完成的神經網絡模型中，進行人臉檢測識別，得到每個人臉的人臉區域，并將所有神經網絡模型得到的人臉區域進行得分排序；

選取得分最高的人臉區域，依次與其它的人臉區域進行比對，若當前人臉區域和得分最高人臉區域的重疊面積大于設定值，則將當前的人臉區域刪除，選取得分第二且未刪除的人臉區域，再依次與剩余的人臉區域進行比對，以此類推，直至當再次根據得分排名選取人臉區域，可選的人臉區域僅為一個或沒有時，則所有剩下的人臉區域中含有的人臉即為待檢測圖像中的人臉。

在上述技術方案的基礎上，所述對圖像創建圖像金字塔，得到多張不同分辨率的圖片，具體為：所述對每張圖像均創建圖像金字塔，具體為：對每張圖像創建圖像金字塔，進行向上差值采樣，且采樣的倍數為2倍，每張圖像均得到多張不同分辨率的圖片。

在上述技術方案的基礎上，所述神經網絡模型為多個，且神經網絡模型的個數與圖片劃分的組數相同。

在上述技術方案的基礎上，所述將待檢測圖像輸入多個訓練完成的神經網絡模型中，進行人臉檢測識別，得到每個人臉的人臉區域，具體為：將待檢測圖像依次輸入至每個訓練完成的神經網絡模型中，每個訓練完成的神經網絡模型均對輸入的待檢測圖像進行人臉檢測識別，并得到待檢測圖像中的人臉區域。

在上述技術方案的基礎上，當可選的人臉區域僅為一個或沒有時，此時所有剩下的人臉區域，人臉區域中含有的人臉即為待檢測圖像中的人臉，從而檢測得到待檢測圖像中的人臉，并用方框對待檢測圖像中的人臉進行標記。

在上述技術方案的基礎上，所述神經網絡模型包括依次相連的輸入層、殘差單元、池化層和全連接層。