[发明专利]无约束场景下的基于上下文推理的人脸检测方法在审
申请号: | 202010531633.0 | 申请日: | 2020-06-11 |
公开(公告)号: | CN111898410A | 公开(公告)日: | 2020-11-06 |
发明(设计)人: | 徐琴珍;杨哲;邵文韬;刘茵茵;侯坤林;朱颖;杨绿溪 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人: | 叶涓涓 |
地址: | 211189 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明提供了一种在无约束场景下的基于上下文推理的人脸检测方案,属于多媒体信号处理领域。本发明将训练集进行数据增广,以VGGNet‑16作为基础特征提取网络,通过低层级特征金字塔网络加权地融合不同层特征,并在预测环节采用上下文辅助预测模块扩充子网络以加深、加宽网络模型,引入自适应锚点取样的数据增强方式和多尺度训练方法,增强了模型对于尺度的适应力。本发明不仅可提取出最具表达力的描述信息,还能较好地弥补未被充分提取的面部特征,且可优化对面部特征的利用率,适用于检测难度较高的无约束场景,尤其对微小的、模糊的、遮挡的人脸也能实现精准检测。 | ||
搜索关键词: | 无约束 场景 基于 上下文 推理 检测 方法 | ||
【主权项】:
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