[发明专利]人脸检测方法、装置、系统和存储介质

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：

获取待处理图像；以及

利用训练好的具有注意力机制的神经网络对所述待处理图像进行人脸检测。

2.根据权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述具有注意力机制的神经网络包括：

特征提取子网络，用于针对输入的所述待处理图像输出第一特征图；

注意力子网络，用于基于所述第一特征图生成注意力图，并基于所述第一特征图和所述注意力图生成第二特征图；

分类子网络，用于针对所述第二特征图输出分类信息；以及

回归子网络，用于针对所述第二特征图输出回归信息。

3.根据权利要求2所述的人脸检测方法，其特征在于，所述分类信息指示检测框是否是人脸，所述回归信息指示检测框坐标，所述人脸检测的结果基于所述分类信息和所述回归信息而得到。

4.根据权利要求2所述的人脸检测方法，其特征在于，所述特征提取子网络针对所述待处理图像输出不同尺寸的第一特征图，多个所述不同尺寸的第一特征图构成多层第一特征图，所述注意力子网络针对每层第一特征图输出与该层相对应的注意力图，并基于每层第一特征图和与该层相对应的注意力图生成该层的第二特征图。

5.根据权利要求4所述的人脸检测方法，其特征在于，相对应层的所述注意力图和所述第一特征图的长宽分别相等。

6.根据权利要求5所述的人脸检测方法，其特征在于，所述注意力图是取值范围为[0,1]的二维矩阵。

7.根据权利要求6所述的人脸检测方法，其特征在于，所述基于所述第一特征图和所述注意力图生成第二特征图包括：

将所述注意力图与所述第一特征图逐点相乘，以生成所述第二特征图。

8.根据权利要求6所述的人脸检测方法，其特征在于，所述基于所述第一特征图和所述注意力图生成第二特征图包括：

将所述注意力图经过放大操作后与所述第一特征图逐点相乘，以生成所述第二特征图。

9.根据权利要求8所述的人脸检测方法，其特征在于，所述放大操作包括：基于以e为底的指数函数将所述注意力图放大到取值范围为[1,e]。

10.根据权利要求2所述的人脸检测方法，其特征在于，所述神经网络的训练包括：

基于所述注意力子网络输出的注意力图和所述注意力图的监督信号计算注意力损失；

基于所述分类子网络输出的分类信息和所述分类信息的监督信号计算分类损失；

基于所述回归子网络输出的回归信息和所述回归信息的监督信号计算回归损失；以及

基于所述注意力损失、所述分类损失以及所述回归损失优化所述神经网络的参数。

11.根据权利要求10所述的人脸检测方法，其特征在于，所述注意力图的监督信号为由0元素和1元素组成的矩阵，其中1元素表示人脸包围框区域，0元素表示人脸包围框区域以外的区域。

12.一种人脸检测装置，其特征在于，所述人脸检测装置包括：

获取模块，用于获取待处理的图像；以及

人脸检测模块，用于利用训练好的具有注意力机制的神经网络对所述获取模块获取的所述待处理图像进行人脸检测。

13.一种人脸检测系统，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1-11中的任一项所述的人脸检测方法。

14.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时执行如权利要求1-11中的任一项所述的人脸检测方法。