[发明专利]人脸检测方法及装置在审
| 申请号： | 201811109879.8 | 申请日： | 2018-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN109472193A | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 王鲁许;董远;白洪亮;熊风烨 | 申请（专利权）人： | 北京飞搜科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 100876 北京市海淀区西土城路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种人脸检测方法及装置，该方法包括：将处理后的待检测图片输入至训练后的改进型多任务级联卷积神经网络，所述改进型多任务级联卷积神经网络是在多任务级联卷积神经网络网络结构的基础上加入特征融合结构构建的；获取所述改进型多任务级联卷积神经网络输出层中所述待检测图片的人脸检测结果。由于改进型多任务级联卷积神经网络充分利用了除每一级最后一层卷积层网络之外其他卷积层提取的特征，强化了对特征的利用能力，从而提升了对人脸的检测能力，进而提高了人脸检测的召回率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 级联 改进型 人脸检测 卷积 检测 人脸检测结果 结构构建 特征融合 图片输入 网络结构 每一级 输出层 准确率 人脸 网络 图片 | ||
【主权项】：
1.一种人脸检测方法，其特征在于，包括：将处理后的待检测图片输入至训练后的改进型多任务级联卷积神经网络，所述改进型多任务级联卷积神经网络是在多任务级联卷积神经网络网络结构的基础上加入特征融合结构构建的；获取所述改进型多任务级联卷积神经网络输出层中所述待检测图片的人脸检测结果。
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