[发明专利]一种人脸检测模型生成和人脸检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种人脸检测方法，其特征在于，包括：

确定待进行人脸检测的图像组，所述图像组由同一帧下的多张目标图像构成，各张所述目标图像的数据模态互不相同；

合并提取到的各张所述目标图像的特征图得到第一目标特征图；

对所述第一目标特征图进行特征提取得到第二目标特征图，所述第二特征图由多个预设维度的向量构成；

确定预先设置的所述图像组中与向量关联的各个锚点区域，并根据所述向量分别计算每个所述锚点区域的信息组，所述信息组包括第一信息、第二信息和第三信息，所述第一信息表征所述图像组在所述锚点区域中存在人脸的可能性，所述第二信息表征所述图像组中所述锚点区域和人脸区域之间的偏移量，所述第三信息表征所述图像组中所述锚点区域和人脸区域中人脸关键点之间的偏移量；

根据所述第二特征图中各个所述向量关联的每个所述锚点区域的信息组确定所述图像组的候选人脸区域；

对所述候选人脸区域进行处理生成所述图像组的人脸检测结果，所述人脸检测结果包括所述图像组中的人脸区域和所述人脸区域的活体检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待进行人脸检测的图像组，包括：

获取待进行人脸检测的原始图像组，所述原始图像组由同一帧下的多张第一图像构成，所述多张第一图像包括彩色图像、红外图像和深度图像中的至少两种图像；

对所述第一图像进行预处理得到所述第一图像对应第二图像；

对所有所述第二图像的像素值进行归一化处理得到每张所述第二图像对应的目标图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一图像为彩色图像，所述对所述第一图像进行预处理得到所述第一图像对应第二图像，包括：

确定所述第一图像中的第一像素点集合和第二像素点集合，所述第一像素点集合包括所述第一图像中在YCbCr空间的Y通道上的值最大的预设数量个像素点，所述第二像素点集合包括所述第一图像中在YCbCr空间的Cb通道上的值位于第一数值范围且在Cr通道上的值位于第二数值范围的各个像素点；

计算所述第一像素点集合中的所有像素点分别在RGB图像的每个通道的平均值；

针对所述第一图像中的每个像素点，根据该像素点是否属于所述第二像素点集合的结果以及该像素点在所述通道的平均值，计算该像素点在所述通道的目标通道值得到所述第一图像对应的第二图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述合并提取到的各张所述目标图像的特征图得到第一目标特征图，包括：

将所述目标图像输入至与其数据模态对应的初级特征提取层得到所述目标图像的特征图，不同数据模态对应不同的初级特征提取层，所述初级特征提取层由两个卷积层构成，所述初级特征提取层用于提取图像的初级特征；

对各个所述目标图像的特征图在通道维度上进行合并得到第一目标特征图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一目标特征图进行特征提取得到第二目标特征图，包括：

将所述第一目标特征图输入至主干网络得到深层次特征图，所述主干网络用于提取深层特征，所述主干网络由5个连续的残差模块和2个最大池化层构成，每个所述残差模块包含两个堆叠的卷积层以及附带的Batch Norm层和ReLU层；

将所述深层次特征图输入至RPN网络的第一卷积层得到第二目标特征图，所述第一卷积层用于将所述深层次特征图转换成由多个预设维度的向量构成的特征图。