[發明專利]一種圖片檢測的方法和相關裝置在審

申請號：	202010228404.1	申請日：	2020-03-27
公開（公告）號：	CN111444850A	公開（公告）日：	2020-07-24
發明（設計）人：	謝強;周峰	申請（專利權）人：	北京愛筆科技有限公司
主分類號：	G06K9/00	分類號：	G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
代理公司：	北京集佳知識產權代理有限公司 11227	代理人：	柳欣
地址：	100094 北京市海淀區北清路***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種圖片檢測方法相關裝置
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【說明書】：

本申請公開了一種圖片檢測的方法和相關裝置，該方法包括：基于同時標注人臉標簽、人臉框位置信息、人頭標簽和人頭框位置信息的圖片樣本以及卷積神經網絡進行預先訓練，獲得用于同時檢測人臉和人頭的目標檢測模型；獲取包括人臉和人頭的待檢測圖片；利用目標檢測模型對待檢測圖片進行檢測，獲得待檢測圖片中目標人臉框和目標人頭框?？梢?，通過卷積神經網絡同時學習人臉特征和人頭特征得到目標檢測模型，僅利用該模型即可同時檢測人臉的位置信息和人頭的位置信息，使得檢測算法復雜度降低，計算量減小，不僅節省計算資源，而且減少計算時間，能夠滿足人臉識別技術在實際應用中對于實時性的需求。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種圖片檢測的方法和相關裝置。

背景技術

人臉具有唯一性和不易被復制性，為身份鑒別提供了必要的前提，使得人臉識別技術適用于身份識別和人機交互等應用場景。在進行人臉識別過程中首先需要明確識別對象，并在識別對象移動時保持識別對象的不變性，即，在人臉識別過程中需要進行人臉跟蹤。

實際應用中，用戶常常出現低頭或者轉頭等動作導致某些瞬間人臉不可見，僅僅基于人臉信息進行跟蹤容易導致跟蹤中斷，為了保持跟蹤的穩定性，在利用人臉信息的基礎上，還需要利用人頭信息作為輔助信息幫助跟蹤?，F有技術中，一般使用基于卷積神經網絡的人頭檢測器和基于卷積神經網絡的人臉檢測器這兩個檢測器，分別獲取人頭的位置信息和人臉的位置信息。

但是，發明人經過研究發現，采用兩個基于卷積神經網絡的檢測器分別獲取人頭的位置信息和人臉的位置信息，導致檢測算法的算法復雜度高，計算量較大，不僅需要消耗較多的計算資源，而且計算時間急劇增加，難以滿足人臉識別技術在實際應用中對于實時性的需求。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供一種圖片檢測的方法和相關裝置，使得檢測算法復雜度降低，計算量減小，不僅節省計算資源，而且減少計算時間，能夠滿足人臉識別技術在實際應用中對于實時性的需求。

第一方面，本申請實施例提供了一種圖片檢測的方法，該方法包括：

獲取待檢測圖片，所述待檢測圖片包括人臉和人頭；

利用目標檢測模型對所述待檢測圖片進行檢測，獲得所述待檢測圖片中目標人臉框和目標人頭框；所述目標檢測模型是基于同時標注人臉標簽、人臉框位置信息、人頭標簽和人頭框位置信息的圖片樣本以及卷積神經網絡預先訓練獲得的。

可選的，所述目標檢測模型的訓練過程包括：

基于所述圖片樣本和所述卷積神經網絡中共用特征提取網絡，獲得所述圖片樣本對應的特征圖；所述特征圖包括人臉特征和人頭特征；

基于所述特征圖和所述卷積神經網絡中人臉、人頭分類定位器，獲得所述圖片樣本中預測人臉框和預測人頭框；

基于所述預測人臉框、所述預測人頭框、所述人臉標簽、所述人臉框位置信息、所述人頭標簽和所述人頭框位置信息，利用目標損失函數訓練更新所述卷積神經網絡的網絡參數；

將訓練更新完成后的卷積神經網絡確定為所述目標檢測模型。

可選的，所述共用特征提取網絡包括深度可分離卷積模塊。