[发明专利]人脸检测方法、装置、系统、存储介质和抓拍机

权利要求书

1.一种人脸检测方法，其特征在于，所述人脸检测方法包括：

利用一个多路神经网络对获取的图像进行人脸位置检测和人脸属性检测；以及

输出具有人脸位置检测结果和人脸属性检测结果的图像。

2.根据权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述多路神经网络包括共用部分和分组部分，所述共用部分用于对所述获取的图像进行预处理，所述分组部分中的第一分组用于检测人脸位置，所述分组部分中的其余分组分别用于检测各种人脸属性。

3.根据权利要求2所述的人脸检测方法，其特征在于，所述共用部分包括由所述分组部分的各个分组共享的卷积层，所述分组部分包括由所述分组部分的各个分组各自使用的卷积层。

4.根据权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述多路神经网络的训练是基于多模型蒸馏方法。

5.根据权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述多路神经网络的损失的设置是基于所述人脸位置检测的损失与所述人脸属性检测的损失的加权平均。

6.根据权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述多路神经网络在现场可编程门阵列上实现。

7.根据权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述人脸属性检测包括以下中的至少一项：人脸姿态检测以及人脸图像模糊检测。

8.根据权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述获取的图像为连续的视频帧，并且所述输出包括：输出所述视频帧中具有最好检测结果的一帧或多帧图像以用于人脸识别。

9.一种人脸检测装置，其特征在于，所述人脸检测装置包括：

检测模块，用于利用一个多路神经网络对获取的图像进行人脸位置检测和人脸属性检测；以及

输出模块，用于输出具有人脸位置检测结果和人脸属性检测结果的图像。

10.根据权利要求9所述的人脸检测装置，其特征在于，所述多路神经网络包括共用部分和分组部分，所述共用部分用于对所述获取的图像进行预处理，所述分组部分中的第一分组用于检测人脸位置，所述分组部分中的其余分组分别用于检测各种人脸属性。

11.根据权利要求10所述的人脸检测装置，其特征在于，所述共用部分包括由所述分组部分的各个分组共享的卷积层，所述分组部分包括由所述分组部分的各个分组各自使用的卷积层。

12.根据权利要求9所述的人脸检测装置，其特征在于，所述多路神经网络的训练是基于多模型蒸馏方法。

13.根据权利要求9所述的人脸检测装置，其特征在于，所述多路神经网络的损失的设置是基于所述人脸位置检测的损失与所述人脸属性检测的损失的加权平均。

14.根据权利要求9所述的人脸检测装置，其特征在于，所述多路神经网络在现场可编程门阵列上实现。

15.根据权利要求9所述的人脸检测装置，其特征在于，所述人脸属性检测包括以下中的至少一项：人脸姿态检测以及人脸图像模糊检测。

16.根据权利要求9所述的人脸检测装置，其特征在于，所述获取的图像为连续的视频帧，并且所述输出模块进一步用于输出所述视频帧中具有最好检测结果的一帧或多帧图像以用于人脸识别。

17.一种人脸检测系统，其特征在于，所述人脸检测系统包括存储装置和处理器，所述存储装置上存储有由所述处理器运行的计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时执行如权利要求1-8中的任一项所述的人脸检测方法。