[发明专利]基于视频流的动态人脸识别方法及装置在审
| 申请号： | 201711466486.8 | 申请日： | 2017-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN108288280A | 公开（公告）日： | 2018-07-17 |
| 发明（设计）人： | 徐宇杰;赵五岳;苏亮亮;张波 | 申请（专利权）人： | 杭州宇泛智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/20 | 分类号： | G06T7/20;G06K9/00 |
| 代理公司： | 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 | 代理人： | 胡拥军 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于视频流的动态人脸识别方法及装置，该方法采用多任务级联神经网络，整个算法网络分为四个层级，第一层级网络对输入图像进行处理，第二层级网络和第三层级网络对候选区域进行两次细化，通过框回归获取人脸区域，第四层级网络进行关键点定位，由于前三个层级的网络输入跟模型大小是依次增大的，所做的任务也是越来越细致，因此更有利于级联结构处理数据，最大化检测效率跟准确率，检测速度快，检出率高、误检率低。 | ||
| 搜索关键词： | 层级网络 动态人脸识别 视频流 层级 处理数据 候选区域 级联结构 人脸区域 神经网络 输入图像 依次增大 关键点 检出率 误检率 最大化 检测 准确率 级联 算法 细化 网络 回归 | ||
【主权项】：
1.一种基于视频流的动态人脸识别方法，其特征在于，包括：图像获取步骤，获取视频流数据的一帧作为输入图像；初步筛选步骤，在第一层级网络中对输入图像进行处理，获取候选区域及其框回归向量组，对框回归向量组中的候选向量进行评估和校准，再通过非极大化抑制去除重复的候选区域；一次细化步骤，将初步筛选步骤得到的候选区域送入第二层级网络进行一次细化处理，排除不符合要求的候选区域，通过框回归执行校准，再利用非极大化抑制进行候选区域的合并；二次细化步骤，将一次细化步骤得到的候选区域送入第三层级网络进行二次细化处理，排除不符合要求的候选区域，通过框回归执行校准，再利用非极大化抑制进行候选区域的合并，获取人脸区域；关键点定位步骤，将二次细化步骤得到的人脸区域送入第四层级网络，进行关键点定位。
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