[发明专利]基于深度学习的SSD的人脸检测方法在审
| 申请号： | 201611244868.1 | 申请日： | 2016-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108256400A | 公开（公告）日： | 2018-07-06 |
| 发明（设计）人： | 金海强;朱毅;李汉曦;钱胜 | 申请（专利权）人： | 上海玄彩美科网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200000 上海市浦东新区中国（上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的SSD的人脸检测方法，所述方法包括以下步骤：（1）输入图像。（2）将得到的图片resize成300×300，并送入网络。（3）进行多层级的提取feature map。（4）在每个feature map中各个位置location，每个location对应多个default box。（5）对所有default box的特征分别回归其类别的置信度和default box的相对偏移量。（6）对于每个default box，回归出每个类别的class score。（7）根据回归的类别中人脸类别的class score，选取default box。（8）根据default box的预测结果可以知道人脸的倾斜角度。从而知道人脸的朝向。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸 人脸检测 回归 相对偏移量 输入图像 预测结果 多层级 置信度 送入 学习 网络 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的SSD的人脸检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：（1）输入图像。（2）将得到的图片resize成300×300，并送入网络。（3）进行多层级的提取feature map。（4）在每个feature map中各个位置location，每个location对应多个default box。（5）对所有default box的特征分别回归其类别的置信度和default box的相对偏移量。（6）对于每个default box，回归出每个类别的class score。（7）根据回归的类别中人脸类别的class score，选取default box。（8）根据default box的预测结果可以知道人脸的倾斜角度。从而知道人脸的朝向。
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