[发明专利]人脸检测方法、装置、电子设备以及可读存储介质

权利要求书

1.一种人脸检测方法，包括：

通过主干卷积神经网络处理人脸图像数据，其中，所述主干卷积神经网络包括多个处理阶段，每个所述处理阶段输出第一特征图；

通过特征融合网络处理多个所述第一特征图，得到多个第二特征图；

基于所述第二特征图中的像素点确定锚点位置；

基于所述第二特征图的尺寸确定锚点框的尺寸，其中，所述第二特征图的尺寸与所述锚点框的尺寸之间呈负相关关系；

基于所述第二特征图的下采样倍率和所述锚点框的尺寸确定各个锚点位置产生的预测框的密度；

基于所述锚点位置、锚点框的尺寸以及各个锚点位置产生的预测框的密度确定多个预测框，每个所述预测框包括以下信息：所述预测框的位置和尺寸，所述预测框为正样本的第一置信度以及所述预测框为负样本的第二置信度；

获取在柔性最大值运算下表明置信度的阈值；

基于所述预测框和所述阈值确定预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述锚点位置、锚点框的尺寸以及各个锚点位置产生的预测框的密度确定多个预测框包括：

根据锚点框的尺寸和各个锚点位置产生的预测框的密度，在每个锚点位置预测一组不同宽高比和不同尺寸的锚点框；

基于所述不同宽高比和不同尺寸的锚点框确定多个预测框。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述锚点位置、锚点框的尺寸以及各个锚点位置产生的预测框的密度确定多个预测框包括：

根据各锚点位置产生的预测框的密度和锚点框的尺寸，以锚点位置为中心进行偏移加倍，以确定多个预测框。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第二特征图的下采样倍率和所述锚点框的尺寸确定各个锚点位置产生的预测框的密度包括：

基于预设常数和锚点框的尺寸，确定锚点框步长；

确定所述第二特征图的下采样倍率与所述锚点框的步长的比值为预测框的密度。

5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其中，所述基于所述预测框和所述阈值确定预测结果包括：

基于所述第一置信度和所述第二置信度的差值，确定预测得分大于阈值的预测框；

通过二叉树插值和中序排序算法对所述预测得分大于所述阈值的预测框按照预测得分排序，得到排序结果；

根据所述排序结果，通过非极大值抑制处理所述预测得分大于所述阈值的预测框，以过滤重复的预测框，得到预测结果。

6.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其中，所述获取在柔性最大值运算下表明置信度的阈值包括：

获取在柔性最大值运算下表明置信度的第一阈值；

将所述第一阈值转化为在加减运算下表明置信度的第二阈值，其中，通过下式将所述第一阈值转化为所述第二阈值，

其中，t₁为第一阈值，t₂为第二阈值；

所述基于所述预测框和所述阈值确定预测结果包括：基于所述预测框和所述第二阈值确定预测结果。