[发明专利]无约束场景下的基于特征强化的渐进式级联人脸检测方法在审
| 申请号： | 202010319149.1 | 申请日： | 2020-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN111553230A | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 徐琴珍;杨哲;刘杨;王路;王驭扬;杨绿溪 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 叶涓涓 |
| 地址： | 211189 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种在无约束场景下的基于特征强化的渐进式级联人脸检测方案，属于多媒体信号处理领域。本发明将训练集进行数据增广，以VGGNet‑16作为基础特征提取网络，利用特征强化模块实现双分支架构，在预测之前，对各分支应用Max‑Both‑Out策略；训练时搭建迭代式级联结构，设计渐进式损失，即由第一分支多任务损失和第二分支多任务损失加权求和，用以指导训练与学习过程直至收敛，最终实现对目标人脸的检测。本发明不仅关注上下文信息还着重挖掘当前层特征，丰富了面部特征的提取模式，适用于检测难度较高的无约束场景，尤其对微小的、模糊的、遮挡的人脸也可实现精准检测。 | ||
| 搜索关键词： | 无约束 场景 基于 特征 强化 渐进 级联 检测 方法 | ||
【主权项】：
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