[发明专利]一种多尺度面部识别方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种多尺度面部识别方法，其特征在于，包括：

系统获取用户输入的图片，对所述图片进行预处理，得到预处理后的图片；

对所述预处理后的图片构建基础网络，生成若干个尺度特征图；

在训练阶段，对各尺度特征图进行面部识别，得到各尺度特征图对应的面部识别结果，根据所述各尺度特征图对应的面部识别结果统计损失，进行反向传播，调节网络参数，以提高算法准确率，在测试阶段，得到多尺度特征图对应的面部识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述对所述预处理后的图片构建基础网络，生成若干个尺度特征图，包括：

对所述预处理后的图片构建基础网络，生成若干个所属尺寸范围连续递增的尺度特征图。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述对各尺度特征图进行面部识别，得到各尺度特征图对应的面部识别结果，包括：

将各尺度特征图按照尺寸递增顺序依次排列；对尺寸最大的尺度特征图直接进行面部识别操作，得到最大尺度特征图面部识别结果；对尺寸非最小的尺度特征图进行面部识别操作时，根据当前尺寸非最小的尺度特征图及尺寸比其大的各个尺度特征图生成当前尺度混合特征图，对当前尺度混合特征图进行面部识别，得到的面部识别结果作为当前尺度特征图的面部识别结果。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述系统生成四个尺度特征图，对尺寸最大的第四尺度特征图直接进行面部识别操作，得到第四面部识别结果，即最大尺度特征图面部识别结果；

对第三尺度特征图进行面部识别时，首先获取第四尺度特征图上采样后的特征图，将其与第三尺度特征图相加，得到的结果记为第三混合特征图；然后对第三混合特征图进行面部识别操作，得到第三面部识别结果，将第三面部识别结果作为第三尺度特征图的面部识别结果；

对第二尺度特征图进行面部识别时，首先获取第三混合特征图上采样后的特征图，将其与第二尺度特征图相加，得到的结果记为第二混合特征图；然后对第二混合特征图进行面部识别操作，得到第二面部识别结果，将第二面部识别结果作为第二尺度特征图的面部识别结果；

对第一尺度特征图进行面部识别时，首先获取第二混合特征图上采样后的特征图，将其与第一尺度特征图相加，得到的结果记为第一混合特征图；然后对第一混合特征图进行面部识别操作，得到第一面部识别结果，将第一面部识别结果作为第一尺度特征图的面部识别结果。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述面部识别，包括：人脸位置检测；

在进行人脸位置检测后，还包括：在训练阶段，使用损失函数，调节网络参数，对每一个训练样本计算边框回归任务损失。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述面部识别，还包括：人脸关键点位置检测；

在进行人脸位置检测后，还包括：在训练阶段，使用损失函数，调节网络参数，采用回归任务损失的方式，对每一个训练样本计算人脸关键点检测任务的损失。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述面部识别，还包括：人脸姿态的信息检测；

在进行人脸姿态的信息检测后，还包括：在训练阶段，使用损失函数，调节网络参数，计算分类任务损失。

8.一种多尺度面部识别电子设备，其特征在于，包括：

处理器，用于获取用户输入的图片，对所述图片进行预处理，得到预处理后的图片；用于对所述预处理后的图片构建基础网络，生成若干个尺度特征图；用于在训练阶段，对各尺度特征图进行面部识别，得到各尺度特征图对应的面部识别结果，根据所述各尺度特征图对应的面部识别结果统计损失，进行反向传播，调节网络参数，以提高算法准确率；用于在测试阶段，得到多尺度特征图对应的面部识别结果。