[发明专利]一种利用上下文信息的三分类人脸检测方法有效
| 申请号： | 201810199976.4 | 申请日： | 2018-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN108416304B | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 姜丰;张杰;山世光 | 申请（专利权）人： | 中科视拓（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/772;G06V10/82;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100086 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用上下文信息的三分类人脸检测方法，包括以下步骤：步骤1、数据准备：a、对图像集合中的每一张人脸进行人工标注，获得人脸框；b、将标注完成的人脸框按照大小进行分类，并对小人脸区域进行放大，其余标注为正常脸；c、将步骤b获得的带有标注的人脸图像集合分为训练集和校验集；步骤2、模型设计：设计端到端的神经网络模型，包括基础卷积网络、区域建议网络和精调网络；步骤3、模型训练：经训练集输入步骤2设计的神经网络模型，利用批次随机梯度下降方法进行模型训练；利用校验集验证模型训练效果；最终得到人脸检测模型。本发明极大提高了人脸检测的精度和人脸的召回率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 上下文 信息 分类 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种利用上下文信息的三分类人脸检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、数据准备：a、对RGB图像集合中的每一张人脸进行人工标注，获得人脸框；b、将标注完成的人脸框按照大小进行分类，将大小在20*20像素以内的人脸框标注为小人脸，并对小人脸区域进行放大，其余标注为正常脸；c、将步骤b获得的带有标注的人脸图像集合分为训练集和校验集；步骤2、模型设计：设计端到端的神经网络模型，包括基础卷积网络、区域建议网络和精调网络；步骤3、模型训练：经训练集输入步骤2设计的神经网络模型，利用批次随机梯度下降方法进行模型训练；利用校验集验证模型训练效果；最终得到人脸检测模型。
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