[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

专利信息
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: 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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