[发明专利]一种基于图像金字塔的快速人脸检测方法

权利要求书

1.一种基于图像金字塔的快速人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：

将待检测图片构建图像金字塔，所述图像金字塔中包含不同尺度子图像；

选取所述图像金字塔中子图像输入至预设的尺度感知预测网络；

根据人脸关键点信息生成尺度预测特征图F_i；

对所述尺度预测特征图F_i进行最大池化操作生成尺度预测向量S_i，所述尺度预测向量S_i中的值表示相应尺度下目标的存在概率；

对所述尺度预测向量S_i进行非极大值抑制操作获取目标概率值，根据预设定的概率阈值，选择目标概率值高于所述概率阈值的相应尺度的子图像进行人脸检测操作；

所述根据人脸关键点信息生成尺度预测特征图包括：

通过P_i(t)＝{p₁(t)＝(x_t1，y_t1)，p₂(t)＝(x_t2，y_t2)，p₃(t)＝(x_t3，y_t3)}表示人脸关键点坐标信息集合，其中p₁(t)、p₂(t)、p₃(t)分别表示人脸的左眼、右眼和鼻子三个关键点的坐标，对于左眼和右眼关键点，尺度预测特征图F_i上的每个点都通过如下原则分配数值大小：

其中N_s表示网络的步长，k(t)表示尺度预测特征图F_i的通道序号；

对于鼻子关键点p₃(t)，采用曼哈顿距离d_m对尺度预测特征图F_i上的数值进行分配：

N_i(t)＝{(x，y)|d_m((x，y)，(x_t3，x_t3))≤r}；

其中，N_i(t)表示满足与鼻子关键点曼哈顿距离d_m≤预设半径r的临近坐标点集合。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像金字塔的快速人脸检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

选取所述图像金字塔中中间尺度子图像输入至所述尺度感知预测网络；

根据人脸关键点信息生成中间尺度的尺度预测特征图；

根据中间尺度的尺度预测特征图通过预设的语义信息转化网络生成不同尺度的尺度预测特征图。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像金字塔的快速人脸检测方法，其特征在于，所述对所述尺度预测特征图进行最大池化操作生成尺度预测向量包括：

当输入子图像大小为224×224，尺度感知预测网络通过1x1的卷积生成60张尺度预测特征图F_i，对尺度预测特征图的每个通道上做最大池化生成含有60个值的尺度预测向量S_i，尺度预测向量S_i中的每个值均表示相应尺度下目标的存在概率；

尺度预测向量S_i和所输入图像的目标框位置信息的映射关系表示为：

S_i(k(t))＝1；

其中t∈[0，T]，T表示输入子图像中目标的数量，(x_lt,y_lt)、(x_rd,y_rd)分别为所输入图像的目标框的左上角和右下角的坐标，k(t)表示尺度预测特征图的通道序号，L_max代表输入子图像的长边像素，当输入子图像的长边为2048时，将(32，2048]范围内的目标尺度编码生成尺度预测向量S_i。