[发明专利]人脸检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种人脸检测方法，其特征在于，包括：

获取抓拍机的图像，所述图像包含待检测人脸；

应用预先训练的全卷积网络检测模型，根据所述图像确定所述待检测人脸的人脸边界框。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用预先训练的全卷积网络检测模型，根据所述图像确定所述待检测人脸的人脸边界框，包括：

应用预先训练的所述全卷积网络检测模型，根据所述图像输出偏置特征；其中所述偏置特征用于表征所述待检测人脸的人脸边界框的角点相对于图像的中心的偏置；

基于所述偏置特征确定所述人脸边界框。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述偏置特征包括偏置坐标；所述偏置坐标用于表征所述待检测人脸的人脸边界框的角点坐标相对于图像的中心坐标的偏置；

或者，

所述偏置特征包括偏置距离；所述偏置距离用于表征所述待检测人脸的人脸边界框的边界线相对于图像的中心的距离。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用预先训练的全卷积网络检测模型，根据所述图像确定所述待检测人脸的人脸边界框，包括：

所述应用预先训练的全卷积网络检测模型，对所述图像进行检测，得到待确认人脸边界框；

应用预先训练的关键点检测模型，根据所述图像确定所述待检测人脸的人脸关键点；

如果所述人脸关键点在所述待确认人脸边界框的内部，确定所述待确认人脸边界框为所述待检测人脸的人脸边界框。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述待检测人脸的人脸边界框进行去重处理，得到目标人脸边界框。

6.一种人脸检测方法，其特征在于，包括：

获取训练样本数据；所述训练样本数据包括多个抓拍机的图像样本，所述图像样本包括预先确定的人脸边界框以及人脸边界框的角点的像素级标注；

应用所述训练样本数据，对初始的全卷积网络检测模型进行训练，得到训练后的全卷积网络检测模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述图像样本还包括预先确定的人脸关键点的像素级标注；所述方法还包括：

应用所述训练样本数据，对初始的关键点检测模型进行训练，得到训练后的关键点检测模型。

8.一种人脸检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取抓拍机的图像，所述图像包含待检测人脸；

输出模块，用于应用预先训练的全卷积网络检测模型，根据所述图像确定所述待检测人脸的人脸边界框。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；所述处理器和所述存储器连接；

所述存储器用于存储程序；

所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序，执行所述权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。