[發明專利]一種人臉檢測方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202010577097.8
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN111950342A
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 占善華;林凡;杜翠鳳;房小兆;張秋鎮
• 申請（專利權）人: 廣州杰賽科技股份有限公司;廣東司法警官職業學院;廣東工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 麥小嬋;郝傳鑫

本發明公開了一種人臉檢測方法、裝置及存儲介質。所述人臉檢測方法，包括：根據Tiny YOLO3算法，對獲取的圖片進行人臉框檢測，得到人臉候選框；通過級聯卷積神經網絡，調整所述人臉候選框，得到人臉檢測框。本發明能夠結合Tiny YOLO3算法和級聯卷積神經網絡，從圖片中準確檢測到遮擋人臉、遠處人臉等中小目標，提高人臉檢測精度。

技術領域

本發明涉及人臉檢測技術領域，尤其涉及一種人臉檢測方法、裝置及存儲介質。

背景技術

隨著科技水平的不斷提高，目前已逐漸利用巡檢機器人替代人工巡檢。巡檢機器人主要是通過對采集的圖片中出現的人臉進行檢測。但巡檢機器人在行進過程中，受周圍環境的干擾，容易采集到存在遮擋人臉、遠處人臉的圖片，難以從圖片中準確檢測到遮擋人臉、遠處人臉等中小目標，導致人臉檢測出現偏差或遺漏。

發明內容

為了克服現有技術的缺陷，本發明提供一種人臉檢測方法、裝置及存儲介質，能夠結合Tiny YOLO3算法和級聯卷積神經網絡，從圖片中準確檢測到遮擋人臉、遠處人臉等中小目標，提高人臉檢測精度。

為了解決上述技術問題，第一方面，本發明一實施例提供一種人臉檢測方法，包括：

根據Tiny YOLO3算法，對獲取的圖片進行人臉檢測，得到人臉候選框；

通過級聯卷積神經網絡，調整所述人臉候選框，得到人臉檢測框。

進一步地，所述級聯卷積神經網絡為由第一卷積神經網絡、第二卷積神經網絡和第三卷積神經網絡組成的三層級聯卷積神經網絡。

進一步地，所述通過級聯卷積神經網絡，調整所述人臉候選框，得到人臉檢測框，具體為：

改變所述人臉候選框的尺寸，得到第一人臉候選框、第二人臉候選框和第三人臉候選框；

通過所述第一卷積神經網絡，對所述第一人臉候選框進行卷積和池化操作，得到第一人臉預測框；

通過所述第二卷積神經網絡，對所述第二人臉候選框進行卷積和池化操作，得到第二人臉預測框；

通過所述第三卷積神經網絡，對所述第三人臉候選框進行卷積和池化操作，得到第三人臉預測框；

基于所述第一人臉預測框和所述第二人臉預測框的綜合判定結果，調整所述人臉候選框，得到人臉調整框；

基于所述第三人臉預測框和所述人臉調整框的綜合判定結果，調整所述人臉調整框，得到所述人臉檢測框。

進一步地，在所述基于所述第一人臉預測框和所述第二人臉預測框的綜合判定結果，調整所述人臉候選框，得到人臉調整框之前，還包括：

采用加權平均法對所述第一人臉預測框和所述第二人臉預測框進行綜合判定，得到所述第一人臉預測框和所述第二人臉預測框的綜合判定結果。

進一步地，在所述基于所述第三人臉預測框和所述人臉調整框的綜合判定結果，調整所述人臉調整框，得到所述人臉檢測框之前，還包括：

采用加權平均法對所述第三人臉預測框和所述人臉調整框進行綜合判定，得到所述第三人臉預測框和所述人臉調整框的綜合判定結果。

進一步地，所述基于所述第一人臉預測框和所述第二人臉預測框的綜合判定結果，調整所述人臉候選框，得到人臉調整框，具體為：

基于所述第一人臉預測框和所述第二人臉預測框的綜合判定結果，根據邊框回歸和非極大值抑制算法，調整所述人臉候選框，得到所述人臉調整框。

進一步地，所述基于所述第三人臉預測框和所述人臉調整框的綜合判定結果，調整所述人臉調整框，得到所述人臉檢測框，具體為：