[发明专利]基于卷积神经网络的人脸检测方法、装置、终端及介质

说明书

本发明适用计算机技术领域，提供了一种基于卷积神经网络的人脸检测方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：当接收到人脸检测请求时，从人脸检测请求中获取待检测图像，通过预先训练好的第一预设数量个人脸姿态分类器对待检测图像同时进行人脸检测，对第一预设数量个人脸姿态分类器检测出的人脸进行标记并输出，从而根据待检测图像中人脸的不同姿态进行人脸的差异化检测，实现了人脸姿态的精细化检测，提高了人脸检测的速度以及精确度。

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的人脸检测方法、装置、终端及介质。

背景技术

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，目前已被广泛地应用到各个领域，例如，人机交互、机器人、图像分析、人脸认证或视频监控等功能。人脸识别的精确度决定了人脸识别的应用前景，因此，涉及人脸识别领域的公司和科研机构都投入了大量的人力物力来不断提高人脸识别的精确度。

目前，人脸识别主要还是正面以及静态的人脸识别为主，当图像中人脸不是正面或者处于动态变化时，人脸识别就尤其困难了，此时，一般采用人工对图像进行人脸识别，这种方法既费时又费力，不仅效率低，且当人脸有部分遮挡时人工识别的准确率非常低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于卷积神经网络的人脸检测方法、装置、终端以及介质，旨在解决由于现有技术无法提供一种有效的人脸检测方法，导致在人脸检测中的检测精确度低以及检测效果不佳的问题。

一方面，本发明提供了一种基于卷积神经网络的人脸检测方法，所述方法包括下述步骤：

当接收到人脸检测请求时，从所述人脸检测请求中获取待检测图像；

通过预先训练好的第一预设数量个人脸姿态分类器对所述待检测图像同时进行人脸检测；

对所述第一预设数量个人脸姿态分类器检测出的人脸进行标记并输出。

另一方面，本发明提供了一种基于卷积神经网络的人脸检测装置，所述装置包括：

图像接收单元，用于当接收到人脸检测请求时，接收所述人脸检测请求需要检测的待检测图像；

图像检测单元，用于通过预先训练好的第一预设数量个人脸姿态分类器对所述待检测图像同时进行人脸检测；以及

标记输出单元，用于对所述第一预设数量个人脸姿态分类器检测出的人脸进行标记并输出。

另一方面，本发明还提供了一种图像处理终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述基于卷积神经网络的人脸检测方法的步骤。

另一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述基于卷积神经网络的人脸检测方法的步骤。

本发明在当接收到人脸检测请求时，从人脸检测请求中获取待检测图像，通过预先训练好的第一预设数量个人脸姿态分类器对待检测图像同时进行人脸检测，对第一预设数量个人脸姿态分类器检测出的人脸进行标记并输出，从而根据待检测图像中人脸的不同姿态进行人脸的差异化检测，实现了人脸姿态的精细化检测，提高了人脸检测的速度以及精确度。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的基于卷积神经网络的人脸检测方法的实现流程图；

图2是本发明实施例二提供的基于卷积神经网络的人脸检测装置的结构示意图；

图3是本发明实施例三提供的终端的结构示意图；以及

图4是本发明实施例四提供的一种图像处理终端的结构示意图。

具体实施方式