[发明专利]一种基于三级卷积神经网络的人脸检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于三级卷积神经网络的人脸检测方法及系统，方法具有以下有益效果：在训练过程中，通过增加前n级的训练结果作为后一级的输入，弥补了训练数据的缺失问题，从而提高了人脸检测的准确度和召回率，并且提升了整体网络的性能。在训练样本中加入人脸特征点，通过人脸特征点使人脸的分类以及人脸矩形框的定位精度得到提高，从而接近于达到网络上线，并且进一步提升了人脸检测的召回率和准确度；仅通过计算得到的第一(第二)偏移量中的分类偏移量进行图片分类的回归校正，如此保证了分类正确的部分不再进行回归校正，从而使人脸检测的速度得到提高，并达到进一步挖掘网络性能的目的。系统具有检测方法相同的有益效果。

主权项

一种基于三级卷积神经网络的人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取训练样本和检测图片；所述训练样本至少包括标注有人脸框和人脸特征点的人脸图片；将所述训练样本输入三级卷积神经网络进行逐级训练，所述训练的过程为：根据所述训练样本和前n级的训练结果进行预测后降维，得到对应的二维特征向量，并据其计算获得第一偏移量；通过所述第一偏移量对所述二维特征向量进行回归校正，得到对应的训练结果；将所述检测图片输入训练后的三级卷积神经网络进行逐级人脸检测，得到人脸矩形框。