[发明专利]一种基于倒置残差结构和角度联合损失函数的移动端人脸检测方法

摘要

本发明涉及一种基于倒置残差结构和角度联合损失函数的移动端人脸检测方法，本发明采用的网络结构为倒置残差结构，倒置残差结构通过单元张量来节约内存，保证算法在移动端的人脸检测效率。网络结构同时采用角度损失联合函数，通过在ArcFace损失函数基础上增加参数m₁和m₃的约束，更大化程度地增加了类间间距、减小了类内间距。该网络结构减少了内存消耗，提高了模型的人脸检测准确率，更加适用于移动端的人脸检测问题。

主权项

1.一种基于倒置残差结构和角度联合损失函数的移动端人脸检测方法，其特征在于，包括数据预处理、制作训练集和验证集、网络模型的构建和训练、网络模型基于AgeDB‑30人脸库的验证四个阶段：(1)数据的预处理：(1.1)下载清洗后的MS‑Celeb‑1M人脸数据集；(1.2)对所有人脸图像采用MTCNN算法进行人脸关键点检测、对齐并裁剪成112x112大小；(1.3)对图像像素做归一化处理，归一化到[‑1，1]；(1.4)根据图像的标注，生成图像的lst文件；(2)制作训练集和验证集：(2.1)将预处理后的数据转换为MXNet所能读取的二进制人脸数据集作为训练集；(2.2)下载AgeDB‑30人脸库，并制作成agedb_30.bin格式的数据集作为验证集；(3)网络模型的构建和训练，输出训练好的网络模型；(4)网络模型基于AgeDB‑30人脸库的验证：(4.1)基于训练好的网络模型对样本对中的两张图片提取特征然后进行比较，判断是否为同一个人；(4.2)针对所有人脸样本对统计同脸判断错误和异脸判定错误的个数，计算得出判定精度；经过上述步骤的操作，即可实现移动端人脸的快速检测。