[发明专利]基于级联卷积神经网络的面部识别方法及装置在审
| 申请号： | 201811516718.0 | 申请日： | 2018-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN109657591A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 魏亚东;吴云霞;陈瀚 | 申请（专利权）人： | 东莞理工学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州骏思知识产权代理有限公司 44425 | 代理人： | 潘桂生 |
| 地址： | 523000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于级联卷积神经网络的面部识别方法及装置。本发明所述的基于级联卷积神经网络的面部识别方法，包括如下步骤：将目标图像输入第一卷积神经网络，获取候选面部窗口和边界框回归向量，并利用所述边界框回归向量校准所述候选面部窗口，去除重叠候选窗口，获取包括候选面部窗口的目标图像；将包括所述候选面部窗口的目标图像输入第二卷积神经网络，利用所述边界框回归向量校准所述候选面部窗口，获取进一步处理后的目标图像；将进一步处理后的目标图像输入第三卷积神经网络，获取包括五个面部关键点定位的面部图像。本发明所述的基于级联卷积神经网络的面部识别方法使用轻量级卷积神经网络框架，能显著改善面部识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 面部识别 目标图像 级联 边界框 向量 校准 回归 方法使用 候选窗口 面部图像 关键点 去除 | ||
【主权项】：
1.一种基于级联卷积神经网络的面部识别方法，其特征在于，包括如下步骤：将目标图像输入第一卷积神经网络，获取候选面部窗口和边界框回归向量，并利用所述边界框回归向量校准所述候选面部窗口，去除重叠候选窗口，获取包括候选面部窗口的目标图像；将包括所述候选面部窗口的目标图像输入第二卷积神经网络，利用所述边界框回归向量校准所述候选面部窗口，去除重叠候选窗口，获取进一步处理后的目标图像；将进一步处理后的目标图像输入第三卷积神经网络，去除重叠候选窗口，获取包括五个面部关键点定位的面部图像。
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