[发明专利]使用机器学习进行面部检测有效
| 申请号： | 201480076851.2 | 申请日： | 2014-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN106062774B | 公开（公告）日： | 2020-01-03 |
| 发明（设计）人： | 印奇;曹志敏;贾开 | 申请（专利权）人： | 北京旷视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/66 |
| 代理公司： | 11105 北京市柳沈律师事务所 | 代理人： | 于小宁;王娟 |
| 地址： | 100080 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开的面部检测系统(和方法)基于卷积神经网络(CNN)的结构。一个方面涉及一种用于自动地训练用于面部检测的CNN的方法。通过从面部图像获取附加的面部图像来执行训练，使得平衡数量的面部图像和非面部图像被用于训练。还通过根据自动停止准则自适应地改变阶段的训练的数量来执行训练。另一个方面涉及一种用于通过集成不同的尺度(即，不同的图像程度)的数据以便更好地使用每个尺度的数据来执行图像检测的系统。系统可以包括使用在本文公开的方法自动地训练的CNN。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 机器 学习 进行 面部 检测 | ||
【主权项】：
1.一种用于面部检测的系统，所述系统包括：/n公共神经网络，其接收图像，并且从所述图像产生特征块集合；/n第一神经网络，其基于所述图像内的预先确定尺寸的第一区域来确定所述图像是否包含面部；/n第二神经网络，其基于所述图像内的预先确定尺寸的第二区域来确定所述图像是否包含面部，其中所述第二区域大于所述第一区域，并且所述第二神经网络比所述第一神经网络多包含至少一个卷积层；以及/n输出，只有所述第一神经网络和所述第二神经网络两者都指示所述图像包含面部，所述输出才指示所述图像包含面部，/n其中所述第二神经网络使用整个特征块集合作为输入，并且所述第一神经网络使用特征块集合的内部区域作为输入。/n
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