[发明专利]一种基于卷积神经网络的人脸检测方法在审
| 申请号： | 201711204234.8 | 申请日： | 2017-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN108090417A | 公开（公告）日： | 2018-05-29 |
| 发明（设计）人： | 刘琳;姜飞;申瑞民 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的人脸检测方法，包括以下步骤：1)建立人脸检测模型，该模型采用RFCN网络结构，所述RFCN网络结构包括基于特征融合的特征提取层；2)获取样本集；3)对步骤1)中建立的人脸检测模型进行训练；4)以训练后的人脸检测模型对待测图片进行人脸检测。与现有技术相比，本发明具有准确率和检全率较高、对于复杂场景下有良好的适应效果等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸检测模型 人脸检测 卷积神经网络 网络结构 复杂场景 特征融合 特征提取 样本集 准确率 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)建立人脸检测模型，该模型采用RFCN网络结构，所述RFCN网络结构包括基于特征融合的特征提取层；2)获取样本集；3)对步骤1)中建立的人脸检测模型进行训练；4)以训练后的人脸检测模型对待测图片进行人脸检测。
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