[發明專利]人臉檢測方法、裝置、存儲介質及設備在審
| 申請號: | 202010117409.7 | 申請日: | 2020-02-25 |
| 公開(公告)號: | CN111126358A | 公開(公告)日: | 2020-05-08 |
| 發明(設計)人: | 王婷婷;陳冠男 | 申請(專利權)人: | 京東方科技集團股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京風雅頌專利代理有限公司 11403 | 代理人: | 于小鳳 |
| 地址: | 100015 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 檢測 方法 裝置 存儲 介質 設備 | ||
1.一種人臉檢測方法,其特征在于,包括:
通過預先訓練好的檢測網絡模型獲取待檢測圖像;
通過所述檢測網絡模型中的人臉檢測子網絡對所述待檢測圖像進行人臉檢測,以從所述待檢測圖像中提取不同尺寸的第一特征圖,根據所述第一特征圖確定并輸出人臉檢測結果,其中,所述人臉檢測結果包括人臉在所述待檢測圖像中的位置信息;
通過所述檢測網絡模型中的關鍵點檢測子網絡從所述人臉檢測子網絡中獲取從不同尺寸的第一特征圖中選擇的至少兩個第一特征圖,對所述第二特征圖進行關鍵點檢測,以從該至少兩個第一特征圖中提取不同尺寸的第二特征圖,根據所述第二特征圖確定并輸出關鍵點檢測結果,其中,所述關鍵點檢測結果包括人臉中的關鍵點在所述待檢測圖像中的位置信息。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述人臉檢測子網絡包括第一卷積單元,所述關鍵點檢測子網絡包括第二卷積單元,所述第一卷積單元的輸出端與所述第二卷積單元的輸入端相連,所述第一卷積單元以及所述第二卷積單元在對特征圖進行卷積操作時將一個卷積分解為一個深度卷積和一個點卷積。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一卷積單元包括:
依次相連的第一卷積子單元、第一池化層、第二卷積子單元、第二池化層、第三卷積子單元、第三池化層、第四卷積子單元、第四池化層、第五卷積子單元、第五池化層、第六卷積子單元;
所述第二卷積單元包括:第七卷積子單元、第八卷積子單元以及第九卷積子單元、第六池化層、第七池化層、第八池化層以及第九池化層,其中,所述第六池化層的輸入端與所述第六卷積子單元相連,所述第七卷積子單元的輸入端與所述第五卷積子單元的輸出端相連,所述第七卷積子單元的輸出端與所述第七池化層相連,所述第八卷積子單元的輸入端與所述第四卷積子單元的輸出端相連,所述第八卷積子單元的輸出端與所述第八池化層相連,所述第九卷積子單元的輸入端與所述第三卷積子單元的輸出端相連,所述第九卷積子單元的輸出端與所述第九池化層相連。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
根據圖像樣本以及所述人臉檢測子網絡基于所述圖像樣本確定出的人臉檢測結果,確定所述人臉檢測子網絡產生的第一損失項;
根據所述第一損失項,得到第一損失函數;
根據所述圖像樣本以及所述關鍵點檢測子網絡基于所述圖像樣本確定出的關鍵點檢測結果,確定所述關鍵點檢測子網絡產生的第二損失項;
根據所述第二損失項,得到第二損失函數;
根據預設的函數權重,對所述第一損失函數以及所述第二損失函數進行加權求和,獲得第三損失函數;
根據所述第三損失函數調整所述檢測網絡模型的參數的取值。
5.根據權利要求1至4任一項所述的方法,其特征在于,所述關鍵點包括:
人體五官所處的位置。
6.一種人臉檢測裝置,其特征在于,包括:
獲取模塊,用于通過預先訓練好的檢測網絡模型獲取待檢測圖像;
第一確定模塊,用于通過所述檢測網絡模型中的人臉檢測子網絡對所述待檢測圖像進行人臉檢測,以從所述待檢測圖像中提取不同尺寸的第一特征圖,根據所述第一特征圖確定并輸出人臉檢測結果,其中,所述人臉檢測結果包括人臉在所述待檢測圖像中的位置信息;
第二確定模塊,用于通過所述檢測網絡模型中的關鍵點檢測子網絡從所述人臉檢測子網絡中獲取從不同尺寸的第一特征圖中選擇的至少兩個第一特征圖,對所述第二特征圖進行關鍵點檢測,以從該至少兩個第一特征圖中提取不同尺寸的第二特征圖,根據所述第二特征圖確定并輸出關鍵點檢測結果,其中,所述關鍵點檢測結果包括人臉中的關鍵點在所述待檢測圖像中的位置信息。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述人臉檢測子網絡包括第一卷積單元,所述關鍵點檢測子網絡包括第二卷積單元,所述第一卷積單元的輸出端與所述第二卷積單元的輸入端相連,所述第一卷積單元以及所述第二卷積單元在對特征圖進行卷積操作時將一個卷積分解為一個深度卷積和一個點卷積。
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