[发明专利]多尺寸融合人脸检测方法、装置及存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种多尺寸融合人脸检测方法，包括：将初始人脸图片输入VGG16的主干网络，获取常规人脸特征图集及待归一化人脸特征图集；归一化所述待归一化人脸特征图集中的每张特征图，得到归一化人脸特征图集；将所述常规人脸特征图集及归一化人脸特征图集合并，得到最终人脸特征图集；将所述最终人脸特征图集中，任意相邻的两张人脸特征图进行特征融合，得到融合后的多尺寸人脸特征图；对所述多尺寸人脸特征图进行分类，并对每项分类结果进行计分，得分最高的分类结果作为人脸检测结果。本发明实施例还提供了一种主动交互装置及非暂态可读存储介质，用来实现所述方法。本发明可以减少图片进行缩放的次数，实现较高的人脸图片检测速率。

技术领域

本发明实施例涉及模式识别技术领域，尤其涉及一种多尺寸融合人脸检测方法、装置及存储介质。

背景技术

现如今的人脸检测技术大多通过使用图像金字塔技术，对同一张待检测的图片进行不断的放缩，来应对人脸的多尺度的检测难题，这样会浪费大量的时间在不必要的计算上，造成检测效率降低。多尺寸特征融合的人脸检测在不同的尺寸特征上对人脸进行检测。这样可以减少图片进行放缩的次数，以及通过人脸检测器的次数。即可实现较高的检测率，同时检测速度较快，对解决检测效率低下的问题给出了有效启示。因此，如何开发出多尺寸特征的人脸检测方法，就成为业界广泛关注的问题。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明实施例提供了一种多尺寸融合人脸检测方法、装置及存储介质。

一方面，本发明实施例提供了一种多尺寸融合人脸检测方法，包括：将初始人脸图片输入VGG16的主干网络，获取常规人脸特征图集及待归一化人脸特征图集；归一化所述待归一化人脸特征图集中的每张特征图，得到归一化人脸特征图集；将所述常规人脸特征图集及归一化人脸特征图集合并，得到最终人脸特征图集；将所述最终人脸特征图集中，任意相邻的两张人脸特征图进行特征融合，得到融合后的多尺寸人脸特征图；对所述多尺寸人脸特征图进行分类，并对每项分类结果进行计分，得分最高的分类结果作为人脸检测结果；其中，所述最终特征图集中的任意两张特征图，尺寸均不相同。

另一方面，本发明实施例提供了一种主动交互装置及一种非暂态可读存储介质。所述一种主动交互装置包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行所述一种多尺寸融合人脸检测方法。所述一种非暂态可读存储介质存储程序指令，用于执行所述一种多尺寸融合人脸检测方法。

本发明实施例提供了一种多尺寸融合人脸检测方法、装置及存储介质，通过采用神经网络技术得到特征图集，并将部分特征图归一化，然后采用图片融合技术将多尺寸的人脸图片融合在一起，可以减少图片进行缩放的次数，实现较高的人脸图片检测速率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例中多尺寸融合人脸检测方法的整体流程图；

图2是本发明实施例中特征融合器结构示意图；

图3是本发明实施例中多尺寸融合人脸检测效果示意图；

图4是本发明实施例的硬件装置工作示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。