[发明专利]基于多粒度代价敏感卷积神经网络的人脸检测方法及系统在审
| 申请号： | 201811510433.6 | 申请日： | 2018-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN109614929A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 于治楼;袭肖明 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 姜明 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于多粒度代价敏感卷积神经网络的人脸检测方法及系统，属于计算机视觉技术领域。本发明的基于多粒度代价敏感卷积神经网络的人脸检测方法，该方法中采用快速区域卷积神经网络为基本框架，在快速区域卷积神经网络框架中加入多粒度转换单元，将不同人脸的重要性引入到目标函数中，通过优化目标函数，获得多粒度转换卷积神经网络的参数，从而得到人脸检测模型。该发明的基于多粒度代价敏感卷积神经网络的人脸检测方法能够增强被遮挡人脸在训练过程中的重要程度，从而提高被遮挡人脸被检测出的准确性，具有很好的推广应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 人脸检测 人脸 敏感 快速区域 粒度转换 遮挡 计算机视觉技术 人脸检测模型 优化目标函数 基本框架 目标函数 训练过程 检测 引入 | ||
【主权项】：
1.基于多粒度代价敏感卷积神经网络的人脸检测方法，其特征在于：该方法中采用快速区域卷积神经网络为基本框架，在快速区域卷积神经网络框架中加入多粒度转换单元，将不同人脸的重要性引入到目标函数中，通过优化目标函数，获得多粒度转换卷积神经网络的参数，从而得到人脸检测模型。
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济南浪潮高新科技投资发展有限公司，未经济南浪潮高新科技投资发展有限公司许可，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/201811510433.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
