[发明专利]一种基于轻量级卷积神经网络的人脸检测方法及系统在审
申请号: | 201910567225.8 | 申请日: | 2019-06-27 |
公开(公告)号: | CN110427821A | 公开(公告)日: | 2019-11-08 |
发明(设计)人: | 毛亮;刘爽爽;李本崇;朱婷婷;王祥雪;黄仝宇;汪刚;宋一兵;侯玉清;刘双广 | 申请(专利权)人: | 高新兴科技集团股份有限公司;西安电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04 |
代理公司: | 广州国鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 44511 | 代理人: | 宁尚国 |
地址: | 510530 广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明属于计算机视觉检测技术领域,具体涉及一种基于轻量级卷积神经网络的人脸检测方法及系统。本方案首先需要解决的关键问题是将模型优化成轻量级模型,减少计算量、提高运算速度,其次实现网络的轻量化的同时需要保证人脸检测模型的精确度,因此平衡网络轻量级和准确率,需要能在轻量级人脸检测网络模型的基础上研究如何提高算法的准确率是本方案解决的关键问题。本案在检测精度、模型大小、检测速度综合方面具有一定优势,该网络与基于VGG16的人脸检测算法相比,保证了一定的精度,在检测速度、模型大小等方面更具有优势。 | ||
搜索关键词: | 人脸检测 卷积神经网络 关键问题 准确率 检测 计算机视觉检测 人脸检测模型 人脸检测算法 方案解决 模型优化 平衡网络 网络模型 计算量 轻量化 算法 运算 网络 保证 研究 | ||
【主权项】:
1.一种基于轻量级卷积神经网络的人脸检测方法,其特征在于,包括步骤:S1,数据处理,建立人脸数据库,进行图像预处理,生成训练样本;S2,基于输入的所述样本,利用轻量级卷积神经网络进行特征提取;所述轻量级卷积神经网络包括卷积核大小分别为3x3和1x1的卷积层;S3,基于特征融合模块将轻量级卷积神经网络的不同特征层进行融合;S4,锚点框选取;S5,输出多尺度特征图;S6,人脸候选区映射匹配;S7,人脸分类回归;S8,建立非极大值抑制约束;S9,输出检测结果。
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