[发明专利]一种轻量化人脸联合检测与识别方法及其系统

说明书

本发明公开了一种轻量化人脸联合检测与识别方法及其系统，应用于人脸识别领域。其具体思路为：首先从摄像头读取的一张RGB图像，把该图像输入到特征提取网络中，生成检测与识别网络共享的特征图；特征图首先用于输入到区域候选网络得到人脸候选区域及这些区域在RGB图像中的位置信息，这些候选区域与特征图经过处理后再经过人脸特征提取网络提取到人脸特征向量。通过对比人脸特征向量之间的距离，可以得到人脸之间的相似度。本发明能够共享特征图计算结果，减少计算量；并且由于检测与识别用同一个网络实现，训练过程中检测能向有利于识别的方向学习，有利于提高识别质量，同时实现轻量化的目的。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，更具体地，涉及一种轻量化人脸联合检测与识别方法及其系统。

背景技术

现有的人脸检测与识别方案主要分为两个部分，第一部分是基于输入的原始图像做人脸检测，通过计算机视觉算法检测出人脸位置并裁剪出来；第二部分是对基于裁剪出来的人脸图像做特征提取，并对比不同人脸图像的特征距离或者相似度，从而完成最后的人脸识别任务。然而现有的技术存在着三个问题没能有效地解决，首先是整个系统基于两套模型，两套模型不能共享，计算资源要求比较大；其次识别过程的输入依赖检测的输出，识别过程没法直接与现实场景图像对接，必须要有检测过程作为连接，并且识别质量受限于检测算法的质量；再一个就是检测与识别过程关联不大，没有相互适应。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的裁剪人脸位置过程和对人脸图像做特征提取及识别的过程分开处理的缺陷，提供一种轻量化人脸联合检测与识别系统及其方法。

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。

本发明的首要目的是提供一种轻量化人脸联合检测与识别方法及其系统将人脸的裁剪以及特征提取识别合并在一个系统中进行处理。

本发明的首要次要目的是提高识别质量并减少计算量。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种基于轻量化人脸联合检测与识别的方法包括以下步骤：

S1：将训练图像进行初始化并输入到人脸联合检测与识别网络中；

S2：将训练图像输入到人脸联合检测与识别网络中并对其中的主干网络模块、区域候选模块RPN以及人脸特征提取模块进行训练；

S3：将待测图像输入到训练好的人脸联合检测与识别网络中实现人脸的识别。

优选地，步骤S2中对人脸联合检测与识别网络中的主干网络模块、区域候选模块RPN以及人脸特征提取模块进行训练的具体步骤为：

S21：将训练图像输入到主干网络模块中得到特征图；

S22：将特征图输入到区域候选模块，得到生成的锚点信息；

S23：将区域候选模块训练时得到的锚点信息及主干网络模块生成的特征图一起经过池化后作为人脸特征提取网络的输入；

S24：重复迭代S21至S23直到主干网络模块、区域候选网络模块和人脸特征提取网络中的参数收敛即终止。

优选地，对人脸联合检测与识别网络进行训练的训练方法为梯度下降法。

优选地，步骤S3将待测图像输入到训练好的人脸联合检测与识别网络中实现人脸的识别的具体步骤为：

S31：将待测RGB图像输入到主干网络模块，提取出特征图；

S32：将提取的特征图输入到区域候选网络得到得到若干锚点信息，即人脸位置信息；

S33：将每个锚点信息与特征图经过ROI Pooling池化后输入到人脸特征提取模块；