[发明专利]一种基于级联式多尺度的密集人脸检测方法有效
| 申请号： | 201910326673.9 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110046595B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 柯逍;李健平 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市闽*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于级联式多尺度的密集人脸检测方法，分别训练多种尺度范围的检测器，每种物体检测器针对特定的尺度范围，然后将其级联起来，来优化现有的网络结构，这种策略可以搭载在任何人脸检测的深度模型中，具有良好的扩展性，而且对密集小人脸检测更加适用。可以应用于密集人群监测，教室人数统计等具体场景，有着很强的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 级联 尺度 密集 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于级联式多尺度的密集人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:采集人脸数据集，并进行预处理，得到预处理后的数据集；步骤S2:根据预处理后的数据集训练全局检测器；步骤S3:根据预处理后的数据集，构建局部人脸数据集.并根据得到的局部人脸数据集训练局部检测器；步骤S5:将全局检测器与局部检测器级联；步骤S6:将待测图像输入级联后的全局检测器及局部检测器，得到全局检测结果和局部检测结果，并采用非极大值抑制的方法将全局检测结果和局部检测结果结合，得到最终人脸检测结果。
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