公开(公告)号：CN114332989A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111495330.9

申请日：2021-12-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐贤伦 ,  林鑫 ,  谢颖 ,  罗洪平 ,  黄德军 ,  谢涛 ,  邹密 ,  王会明 ,  徐梓辉

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/04 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种多任务级联卷积神经网络的人脸检测方法及系统，将获取的人脸检测数据集分为训练集和测试集，采用多支路的扩张卷积结构对MTCNN网络中的P网络进行改进，利用训练集分别训练O网络、R网络和改进后的P网络的其中一条支路，得到MTCNN网络的最优参数；以此生成训练好的MTCNN网络；对测试集中的图片进行预处理，将预处理后的图片输入到训练好的MTCNN网络中进行人脸检测，输出检测结果，去除了极其耗时的图像金字塔结构，改之以多支路的扩张卷积代替，不再需要大量搬运数据来完成对图像的多次缩放，也不再需要多次重复的将图像输入到P‑net中，减少了无用操作，从而提高人脸检测的效率。

公开(公告)号：CN114332989B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202111495330.9

申请日：2021-12-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐贤伦 ,  林鑫 ,  谢颖 ,  罗洪平 ,  黄德军 ,  谢涛 ,  邹密 ,  王会明 ,  徐梓辉

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0475

Abstract: 本发明公开了一种多任务级联卷积神经网络的人脸检测方法及系统，将获取的人脸检测数据集分为训练集和测试集，采用多支路的扩张卷积结构对MTCNN网络中的P网络进行改进，利用训练集分别训练O网络、R网络和改进后的P网络的其中一条支路，得到MTCNN网络的最优参数；以此生成训练好的MTCNN网络；对测试集中的图片进行预处理，将预处理后的图片输入到训练好的MTCNN网络中进行人脸检测，输出检测结果，去除了极其耗时的图像金字塔结构，改之以多支路的扩张卷积代替，不再需要大量搬运数据来完成对图像的多次缩放，也不再需要多次重复的将图像输入到P‑net中，减少了无用操作，从而提高人脸检测的效率。