[发明专利]人脸检测模型的训练方法、装置及人脸检测方法、装置有效
| 申请号： | 201710579552.6 | 申请日： | 2017-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN107358209B | 公开（公告）日： | 2020-02-28 |
| 发明（设计）人： | 陈志超;徐鹏飞;周剑 | 申请（专利权）人： | 成都通甲优博科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 徐彦圣 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明实施例提出一种人脸检测模型的训练方法、装置及人脸检测方法、装置，涉及计算机图像处理技术领域。该人脸检测模型的训练方法、装置，在依据人脸图像样本类的人脸图像样本训练神经网络中优先训练复杂人脸图像样本类，从而实现了加速收敛，使得通过本发明所提供的人脸检测模型的训练方法、装置而建立的人脸检测模型的速度更快。该人脸检测方法通过应用人脸检测模型的训练方法、装置而建立的人脸检测模型，并在所述第一人脸候选区域与所述第二人脸候选区域的偏差小于预设偏差时，将所述第一人脸候选区域确定为人脸识别区域，可以较为准确地确定人脸识别区域，以减小在人脸检测过程中的误差，使得最终输出的人脸检测的结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 检测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种人脸检测模型的训练方法，其特征在于，所述人脸检测模型的训练方法包括：获取上传的人脸图像训练集，所述人脸图像训练集包括多个不同的人脸图像样本；依据人脸图像的复杂度将所述多个不同的人脸图像样本分类为复杂人脸图像样本类及简单人脸图像样本类；优先依据所述复杂人脸图像样本类包含的多个人脸图像样本提取复杂人脸图像特征；再依据简单人脸图像样本类包含的多个人脸图像样本以及提取的所述复杂人脸图像特征，提取简单人脸图像特征；将提取到的所述复杂人脸图像特征以及所述简单人脸图像特征训练神经网络，从而建立人脸检测模型。
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