[发明专利]一种基于可变形卷积网络的人脸检测方法及系统有效
| 申请号： | 201810542168.3 | 申请日： | 2018-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN108764164B | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 邹腊梅;李晓光;熊紫华;陈婷;杨卫东;李长峰;张松伟;黎云 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 曹葆青;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于可变形卷积网络的人脸检测方法及系统，包括：接收输入的图像，所述图像中包括待检测的人脸信息；通过主干网络提取图像的特征，所述特征包括语义特征和偏移量特征；通过可变形卷积分别输出图像的语义特征和偏移量特征；根据图像的语义特征，通过分类子网络输出锚点框包含人脸的概率；根据图像的语义特征，通过IOU预测分支输出各个预测框与人脸的重叠程度IOU；根据图像的偏移量特征，通过位置回归子网络输出各个预测框对应的人脸大小和位置。本发明可以准确预测图像中的人脸。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变形 卷积 网络 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于可变形卷积网络的人脸检测方法，其特征在于，包括：接收输入的图像，所述图像中包括待检测的人脸信息；通过主干网络提取图像的特征，所述特征包括语义特征和偏移量特征；通过可变形卷积分别输出图像的语义特征和偏移量特征；根据图像的语义特征，通过分类子网络输出锚点框包含人脸的概率，所述锚点框为预设位置和预设大小的框，所述锚点框可以为多个；根据图像的语义特征，通过IOU预测分支输出各个预测框与人脸的重叠程度IOU，所述预测框为预测包含人脸信息的框；根据图像的偏移量特征，通过位置回归子网络输出各个预测框对应的人脸大小和位置。
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