[发明专利]人头人脸检测方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种人头人脸检测方法、装置、电子设备和存储介质。人头人脸检测方法包括：获取待检测图像；通过预先构建的人头检测模型检测所述待检测图像中的人头信息，得到人头坐标；根据人头坐标和待检测图像，通过预先构建的人脸检测模型检测人脸信息，得到人脸坐标。本公开提供的方法，通过建立人头和人脸检测任务的相关性，能够更快速低廉地进行人头人脸检测，有效减少了人像检测的误差。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人头人脸检测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着计算机图像技术的发展，基于图像的目标检测应用在了众多领域。目前对人脸、人头的检测为一种有效的检测方式，通常将人头检测和人脸检测视为两个独立的任务，分别利用两个独立的深度神经网络完成，但是，深度神经网络由于网络参数配置的复杂性，训练难度比较大，要进行两个独立的检测任务又需要对两个深度神经网络进行不同的参数调整，训练难度和时间都大大增加，对人头人脸的检测也存在误差。

发明内容

为了解决上述技术问题，本公开提供了一种人头人脸检测方法、装置、电子设备和存储介质，通过建立人头和人脸检测任务的相关性，能够更快速低廉地进行人头人脸检测，有效减少了人像检测的误差。

第一方面，本公开实施例提供了一种人头人脸检测方法，所述方法包括：

获取待检测图像；

通过预先构建的人头检测模型检测所述待检测图像中的人头信息，得到人头坐标；

根据所述人头坐标和所述待检测图像，通过预先构建的人脸检测模型检测人脸信息，得到人脸坐标。

可选的，所述根据所述人头坐标和所述待检测图像，通过预先构建的人脸检测模型检测人脸信息，得到人脸坐标，包括：

根据所述人头坐标对所述待检测图像进行分割，得到包含人头的目标图像；

通过预先构建的人脸检测模型检测所述目标图像中的人脸信息，得到人脸坐标。

可选的，所述通过预先构建的人头检测模型检测所述待检测图像中的人头信息，得到人头坐标，包括：

对所述待检测图像进行预处理，所述预处理包括缩放和归一化；

通过预先构建的人头检测模型检测预处理后的待检测图像中的人头信息，输出第一坐标；

对所述第一坐标进行后处理，得到和所述待检测图像对应的第二坐标，并根据所述第二坐标得到人头坐标。

可选的，所述人头检测模型是由人头检测网络训练得到的，所述人头检测网络是由第一骨干网络、肩部网络和头部网络构成的；所述人脸检测模型是由人脸点回归网络训练得到的，所述人脸点回归网络是由第二骨干网络构成的。

可选的，所述人头检测模型是通过以下方式训练得到的：

获取人头样本图像和所述人头样本图像中人头的标注信息；

将所述人头样本图像输入到构建的所述人头检测网络进行检测，得到人头预测框；

基于所述人头预测框和所述人头的标注信息更新所述人头检测网络的网络参数，得到人头检测模型。

可选的，所述人脸检测模型是通过以下方式训练得到的：

获取人脸样本图像和所述人脸样本图像中人脸的标注信息；

将所述人脸样本图像输入到构建的所述人脸点回归网络进行检测，得到人脸预测框；

基于所述人脸预测框和所述人脸的标注信息更新所述人脸点回归网络的网络参数，得到人脸检测模型。

可选的，所述获取人脸样本图像，包括：