公开(公告)号：CN108363962A

公开(公告)日：2018-08-03

申请号：CN201810071146.3

申请日：2018-01-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 卢官明 ,  王诗韵 ,  闫静杰 ,  卢峻禾

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多层次特征深度学习的人脸检测方法及系统。该方法包括获取训练集和验证集图像及图像的标签信息；将图像及标签输入深度卷积神经网络中，对网络进行训练和调优，得到人脸检测模型；将测试图像输入到训练好的模型进行人脸检测。其中神经网络包括用于提取第一层次特征的第一网络模块，用于提取第二层次特征的第二网络模块，以及包括两个支路，分别用于完成人脸分类任务和人脸位置坐标回归任务的第三网络模块。本发明在不同层次的特征图上进行检测，解决了现有方法中采用分阶段方式存在的效率慢、步骤繁琐和泛化能力差的问题，在保证高检测精度的同时也达到了实时检测的效果，并且对人脸图像的光照与遮挡问题具有很好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN108363962B

公开(公告)日：2021-01-26

申请号：CN201810071146.3

申请日：2018-01-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 卢官明 ,  王诗韵 ,  闫静杰 ,  卢峻禾

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多层次特征深度学习的人脸检测方法及系统。该方法包括获取训练集和验证集图像及图像的标签信息；将图像及标签输入深度卷积神经网络中，对网络进行训练和调优，得到人脸检测模型；将测试图像输入到训练好的模型进行人脸检测。其中神经网络包括用于提取第一层次特征的第一网络模块，用于提取第二层次特征的第二网络模块，以及包括两个支路，分别用于完成人脸分类任务和人脸位置坐标回归任务的第三网络模块。本发明在不同层次的特征图上进行检测，解决了现有方法中采用分阶段方式存在的效率慢、步骤繁琐和泛化能力差的问题，在保证高检测精度的同时也达到了实时检测的效果，并且对人脸图像的光照与遮挡问题具有很好的鲁棒性。