[发明专利]人脸检测的方法及装置

摘要

本发明适用于人脸识别技术领域，提供了人脸检测的方法及装置，包括：构建并训练级联的多层卷积神经网络；将图像输入所述级联的多层卷积神经网络，并依次经过其中每一级的多层卷积神经网络；若所述级联的多层卷积神经网络的其中一级淘汰掉所述图像，则判定所述图像为非人脸图像；若所述图像从所述级联的多层卷积神经网络的最后一级输出，则判定所述图像为人脸图像。在本发明中，由于使用了多种类型的监督信息，因此能够学习并使用到鲁棒性更强的特征，相比于传统的检测器，人脸检测的效果更好，且能够利用级联的多层卷积神经网络来同时保证人脸检测的效果和速度。

主权项

1.一种人脸检测的方法，其特征在于，包括：构建并训练级联的多层卷积神经网络；将图像输入所述级联的多层卷积神经网络，并依次经过其中每一级的多层卷积神经网络；若所述级联的多层卷积神经网络的其中一级淘汰掉所述图像，则判定所述图像为非人脸图像；若所述图像从所述级联的多层卷积神经网络的最后一级输出，则判定所述图像为人脸图像；所述训练级联的多层卷积神经网络包括：利用多种类型的监督信息对所述级联的多层卷积神经网络进行训练；使用反向传播算法学习卷积神经网络的参数，并在反向传播过程中，选择困难样本训练参数，包括：在正向传播过程中，分别计算本次迭代的样本的损失函数值；将计算出的损失函数值由小到大进行排序；计算该次迭代中单样本的标注值N为该次迭代的样本总数，t为预设阈值，n为所述单样本在所述排序中的序号；令所述标注值f为1的样本参与反向传播。