[发明专利]漫画人脸检测方法、装置、电子设备及计算机可读介质

权利要求书

1.一种漫画人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含漫画人脸区域的待识别图像；

将所述待识别图像输入到漫画人脸检测模型的依次级联的各卷积处理层，得到各卷积处理层所提取的各层级的图像特征；

对所述各卷积处理层所提取的各层级的图像特征进行特征融合，得到各层级的融合图像特征；

对于每个层级，对该层级的融合图像特征进行特征提取，得到两种第一图像特征，对所述两种第一图像特征中的一种第一图像特征再次进行特征提取，得到至少一种第二图像特征，将所述两种第一图像特征中的另一种第一图像特征与再次提取得到的至少一种第二图像特征，作为该层级对应于至少两种感受野的特征图，将至少两种感受野的特征图进行拼接，得到该层级所对应的纹理增强的图像特征；

基于各层级各自所对应的纹理增强的图像特征，对所述待识别图像中的漫画人脸区域进行定位；

其中，所述漫画人脸检测模型是通过以下方式训练的：

获取训练样本，所述训练样本包括各样本漫画人脸图像，所述样本漫画人脸图像标注有标签，所述标签包括漫画人脸的第一位置标签、以及除漫画人脸之外的至少一个其他身体部位的第二位置标签；

基于所述训练样本对初始目标检测模型进行训练，直至所述初始目标检测模型的模型损失函数收敛，将模型损失函数收敛时的初始目标检测模型作为漫画人脸检测模型；

其中，所述初始目标检测模型的输入为所述样本漫画人脸图像，输出为所述样本漫画人脸图像的检测结果，所述检测结果包括漫画人脸的第一预测位置信息，以及各所述其他身体部位的第二预测位置信息，所述模型损失函数包括分别对应于样本漫画人脸图像中各身体部位的部位损失函数，所述各身体部位包括所述漫画人脸和各所述其他身体部位，所述部位损失函数包括定位损失函数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述各卷积处理层所提取的各层级的图像特征进行特征融合，得到各层级的融合图像特征，包括：

将最高层级的图像特征作为所述最高层级的融合图像特征；

对于除最高层级之外的每一层级，将该层级的图像特征和该层级的下一层级的图像特征所对应的融合图像特征进行融合，得到该层级的融合图像特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述两种第一图像特征中的一种图像特征再次进行特征提取，得到至少一种第二图像特征，包括：

对所述一种第一图像特征进行特征提取，得到两种第三图像特征；

对提取的两种第三图像特征中的一种图像特征再次进行特征提取，得到一种第四图像特征，所述再次进行特征提取得到的至少一种第二图像特征包括两种第三图像特征中的另一种图像特征以及第四图像特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标签还包括所述各身体部位的部位类别标签，所述检测结果还包括所述样本漫画人脸图像的分类结果，所述部位损失函数还包括分类损失函数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型损失函数是通过以下方式确定的：

确定各身体部位的部位损失函数的权重；

基于各身体部位的部位损失函数的权重，对各身体部位的部位损失函数进行加权求和，得到所述模型损失函数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，除漫画人脸之外的其他身体部位包括头部或身体中的至少一种。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述训练样本的方式包括：

获取各初始样本人脸图像，其中，所述初始样本人脸图像包括非漫画人脸图像；

通过预设图像处理算法对各所述非漫画人脸图像进行处理，得到处理后的各图像；

获取处理后的各图像中人脸的位置信息、以及所述其他身体部位的位置信息；

基于所述人脸的位置信息和所述其他身体部位的位置信息对处理后的各图像进行标注，得到各样本漫画人脸图像。