[发明专利]一种基于深度学习的人脸检测方法，装置和设备在审
| 申请号： | 201811178942.3 | 申请日： | 2018-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN109376627A | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 王鲁许;董远;白洪亮;熊风烨 | 申请（专利权）人： | 北京飞搜科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 100876 北京市海淀区西土城路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于深度学习的人脸检测方法，装置和设备，包括构建改进型人脸检测器MF3D，改进型人脸检测器MF3D是在S3FD网络框架基础上建立了浅层交织结构、改变卷积核并调整损失函数后构建获得的；将待检测图片输入到训练后的改进型人脸检测器MF3D，输出对待检测图片的人脸检测结果。本方法，装置和设备通过改进S3FD网络框架，在原有S3FD网络框架基础上建立了浅层交织结构、改变卷积核并调整损失函数以构建改进型人脸检测器MF3D，并通过改进型人脸检测器MF3D实现对待检测图片的人脸检测，能增强人脸检测器在检测人脸方面的性能以及提高人脸检测器的召回率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸检测器 改进型 人脸检测 网络框架 构建 检测 交织结构 损失函数 卷积核 浅层 人脸检测结果 图片输入 准确率 人脸 输出 学习 图片 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的人脸检测方法，其特征在于，包括：构建改进型人脸检测器MF3D，所述改进型人脸检测器MF3D是在S3FD网络框架基础上建立了浅层交织结构、改变卷积核并调整损失函数后构建获得的；将待检测图片输入到训练后的改进型人脸检测器MF3D，输出对所述待检测图片的人脸检测结果。
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