[发明专利]基于深度卷积神经网络的人脸遮挡检测方法有效
| 申请号： | 201610861396.8 | 申请日： | 2016-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN106485215B | 公开（公告）日： | 2020-03-06 |
| 发明（设计）人： | 张百灵;夏翌彰;钱荣强;颜诗洋 | 申请（专利权）人： | 西交利物浦大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 范晴;丁浩秋 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的人脸遮挡检测方法，包括：对输入图像进行分块，得到目标预选区域；构建第一深度卷积神经网络，通过训练包括第一深度卷积网络和与其连接的第一多层感知器的第一深度卷积神经网络得到所需参数，提取目标预选区域的特征并进行分类；根据提取的特征，通过第二多层感知器预测人头位置；将分类类别是人头的可信度和预测得到的人头位置通过非极大值抑制过滤去除重叠的重复检测框；联合原图分割得到人头块，构建基于多任务学习策略的第二深度卷积神经网络，判断该人头块的左眼、右眼、鼻子和嘴巴是否被遮挡。该方法能准确检测遮挡的人脸，并且判断其具体的遮挡部位，主要用于自动取款机前摄像机视频的犯罪预警。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 遮挡 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度卷积神经网络的人脸遮挡检测方法，其特点在于，包括以下步骤：S01：对输入图像进行分块，得到目标预选区域；S02：构建第一深度卷积神经网络，通过训练第一深度卷积神经网络得到所需参数，提取目标预选区域的特征并进行分类，所述第一深度卷积神经网络包括第一深度卷积网络和与其连接的第一多层感知器；S03：根据步骤S02提取的特征，构建第二多层感知器，通过第二多层感知器预测人头位置；S04：将分类类别是人头的可信度和预测得到的目标位置通过非极大值抑制过滤去除重叠的重复检测框；S05：联合原图分割得到人头块，构建基于多任务学习策略的第二深度卷积神经网络，所述第二深度卷积神经网络包括第二深度卷积网络和四个并联的第三多层感知器，所述四个第三多层感知器分别用于判断该人头块的左眼、右眼、鼻子和嘴巴是否被遮挡。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西交利物浦大学，未经西交利物浦大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201610861396.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
