[發明專利]一種人臉遮擋檢測方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010647515.6
• 申請日: 2020-07-07
• 公開（公告）號: CN111914665B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 韓森堯;李馳;劉巖
• 申請（專利權）人: 泰康保險集團股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 李迪

1.一種人臉遮擋檢測方法，其特征在于，該方法包括：

從包含人臉的待檢測圖像中提取出人臉區域，并獲取所述人臉區域的多個不同尺度的人臉特征；

根據多個不同尺度的人臉特征，基于已訓練的遮擋分類子網絡，確定所述待檢測圖像對應的用于表示所述人臉區域中預設的人臉部位是否遮擋的第一遮擋參數；以及

對所述人臉區域的多個不同尺度的人臉特征進行特征融合處理，得到多個不同尺度的融合特征；根據所述多個不同尺度的融合特征，基于已訓練的目標檢測框子網絡，確定所述待檢測圖像對應的用于表示所述人臉區域中預設的人臉部位是否遮擋的第二遮擋參數；

根據所述第一遮擋參數和所述第二遮擋參數進行加權處理，確定所述待檢測圖像對應的目標遮擋參數；

其中，所述根據多個不同尺度的人臉特征，基于已訓練的遮擋分類子網絡，確定所述待檢測圖像對應的用于表示所述人臉區域中預設的人臉部位是否遮擋的第一遮擋參數，包括：

針對任意一個人臉特征，基于所述已訓練的遮擋分類子網絡的至少一個卷積層，對所述人臉區域的所述人臉特征進行卷積處理，得到所述人臉特征對應的中間遮擋參數；

基于所述已訓練的遮擋分類子網絡的輸出層，根據每個人臉特征的尺度對應的權重值，對多個不同尺度的人臉特征對應的中間遮擋參數進行加權平均，得到所述第一遮擋參數；

所述根據所述多個不同尺度的融合特征，基于已訓練的目標檢測框子網絡，確定所述待檢測圖像對應的用于表示所述人臉區域中預設的人臉部位是否遮擋的第二遮擋參數，包括：

將所述多個不同尺度的融合特征輸入到所述已訓練的目標檢測子網絡中，獲取所述已訓練的目標檢測子網絡輸出的至少一個檢測框的位置信息和篩選參數；所述檢測框用于識別人臉部位；

根據非極大值抑制算法，從所述至少一個檢測框中篩選出目標檢測框；

根據所述目標檢測框的位置信息以及預設的人臉部位的位置信息，確定預設的人臉部位是否在所述目標檢測框內，以確定所述待檢測圖像對應的用于表示所述人臉區域中預設的人臉部位是否遮擋的第二遮擋參數。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述多個不同尺度的融合特征輸入到所述已訓練的目標檢測子網絡中，獲取所述已訓練的目標檢測子網絡輸出的至少一個檢測框的位置信息和篩選參數，包括：

針對任意一個融合特征，基于所述已訓練的目標檢測子網絡的至少一個卷積層，對所述融合特征進行卷積處理，得到所述融合特征對應的候選檢測框的位置信息和篩選參數；

基于所述已訓練的目標檢測子網絡的輸出層，根據每個融合特征的尺度對應的權重值，對多個不同尺度的融合特征對應的候選檢測框的位置信息和篩選參數進行加權平均，得到所述至少一個檢測框的位置信息和篩選參數。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據非極大值抑制算法，從所述至少一個檢測框中篩選出目標檢測框，包括：

篩選出至少一個檢測框作為目標檢測框；其中，篩選出的檢測框包括篩選參數最大的檢測框；若篩選出多個檢測框，則所述多個檢測框中的任意兩個檢測框的交并比小于預設閾值。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標檢測框的位置信息以及預設的人臉部位的位置信息，確定預設的人臉部位是否在所述目標檢測框內，以確定所述待檢測圖像對應的用于表示所述人臉區域中預設的人臉部位是否遮擋的第二遮擋參數，包括：

根據所述目標檢測框的位置信息以及預設的人臉部位的位置信息，確定預設的人臉部位在所述目標檢測框內，則確定所述預設的人臉部位未被遮擋，否則，確定所述預設的人臉部位被遮擋；

根據確定出的預設的人臉部位是否被遮擋的遮擋結果確定所述第二遮擋參數。