人脸检测方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了人脸检测方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测图像；将该待检测图像输入至预先训练的第一卷积神经网络，得到人脸特征信息和身体特征信息，其中，该第一卷积神经网络用于提取人脸特征和身体特征；将该人脸特征信息和该身体特征信息输入至预先训练的第二卷积神经网络，得到人脸检测结果，其中，该第二卷积神经网络用于表征人脸特征信息、身体特征信息与人脸检测结果的对应关系。该实施方式提高了在人脸尺度较小的情况下的检测结果的准确性。

Face detection methods and devices

【技术实现步骤摘要】
人脸检测方法和装置
本申请涉及计算机
，具体涉及互联网
，尤其涉及人脸检测方法和装置。
技术介绍
随着互联网技术的发展，人脸检测技术应用到了越来越多的领域。例如，可以通过人脸检测来进行身份验证等。现有的人脸检测方法通常是直接从图像中进行人脸区域的检测。然而，当人脸区域在图像中的尺度较小时(例如火车站、宾馆等监控图像)，通常人脸仅显示为一个肉色小区域，无法呈现五官等细节，导致无法成功检测到人脸，因而，现有的方式存在着在人脸尺度较小的情况下的检测结果的准确性较低的问题。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提出一种改进的人脸检测方法和装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种人脸检测方法，该方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入至预先训练的第一卷积神经网络，得到人脸特征信息和身体特征信息，其中，第一卷积神经网络用于提取人脸特征和身体特征；将人脸特征信息和身体特征信息输入至预先训练的第二卷积神经网络，得到人脸检测结果，其中，第二卷积神经网络用于表征人脸特征信息、身体特征信息与人脸检测结果的对应关系。在一些实施例中，人脸特征信息为多个人脸特征图，多个人脸特征图包括第一人脸特征图和多个第二人脸特征图，其中，第一人脸特征图中的每一个点用于表征待检测图像中与该点相对应的区域存在人脸的置信度，各个第二人脸特征图中的每一个点用于表征待检测图像中与该点相对应的区域的位置信息。在一些实施例中，多个第二人脸特征图为4个第二人脸特征图，4个第二人脸特征图中的点分别用于表征待检测图像中相对应的区域的左上角顶点的横坐标、左上角顶点的纵坐标、右下角顶点的横坐标、右下角顶点的纵坐标。在一些实施例中，身体特征信息为多个身体特征图，多个身体特征图包括至少一个第一身体特征图和与至少一个第一身体特征图中的每一个第一身体特征图相对应的多个第二身体特征图，其中，各个第一身体特征图中的每一个点用于表征待检测图像中与该点相对应的区域存在身体部位的置信度，各个第二身体特征图中的每一个点用于表征待检测图像中与该点相对应的区域的位置信息。在一些实施例中，身体部位包括以下至少一项：头部、肩膀以上部位、上体、全身。在一些实施例中，与至少一个第一身体特征图中的每一个第一身体特征图相对应的多个第二身体特征图为4个第二身体特征图，4个第二身体特征图中的点分别用于表征待检测图像中相对应的区域的左上角顶点的横坐标、左上角顶点的纵坐标、右下角顶点的横坐标、右下角顶点的纵坐标。在一些实施例中，第二卷积神经网络为全卷积网络，全卷积网络的最后一层卷积层的卷积核的数量为5。第二方面，本申请实施例提供了一种人脸检测装置，该装置包括：获取单元，配置用于获取待检测图像；第一输入单元，配置用于将待检测图像输入至预先训练的第一卷积神经网络，得到人脸特征信息和身体特征信息，其中，第一卷积神经网络用于提取人脸特征和身体特征；第二输入单元，配置用于将人脸特征信息和身体特征信息输入至预先训练的第二卷积神经网络，得到人脸检测结果，其中，第二卷积神经网络用于表征人脸特征信息、身体特征信息与人脸检测结果的对应关系。在一些实施例中，人脸特征信息为多个人脸特征图，多个人脸特征图包括第一人脸特征图和多个第二人脸特征图，其中，第一人脸特征图中的每一个点用于表征待检测图像中与该点相对应的区域存在人脸的置信度，各个第二人脸特征图中的每一个点用于表征待检测图像中与该点相对应的区域的位置信息。在一些实施例中，多个第二人脸特征图为4个第二人脸特征图，4个第二人脸特征图中的点分别用于表征待检测图像中相对应的区域的左上角顶点的横坐标、左上角顶点的纵坐标、右下角顶点的横坐标、右下角顶点的纵坐标。在一些实施例中，身体特征信息为多个身体特征图，多个身体特征图包括至少一个第一身体特征图和与至少一个第一身体特征图中的每一个第一身体特征图相对应的多个第二身体特征图，其中，各个第一身体特征图中的每一个点用于表征待检测图像中与该点相对应的区域存在身体部位的置信度，各个第二身体特征图中的每一个点用于表征待检测图像中与该点相对应的区域的位置信息。在一些实施例中，身体部位包括以下至少一项：头部、肩膀以上部位、上体、全身。在一些实施例中，与至少一个第一身体特征图中的每一个第一身体特征图相对应的多个第二身体特征图为4个第二身体特征图，4个第二身体特征图中的点分别用于表征待检测图像中相对应的区域的左上角顶点的横坐标、左上角顶点的纵坐标、右下角顶点的横坐标、右下角顶点的纵坐标。在一些实施例中，第二卷积神经网络为全卷积网络，全卷积网络的最后一层卷积层的卷积核的数量为5。第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如人脸检测方法中任一实施例的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如人脸检测方法中任一实施例的方法。本申请实施例提供的人脸检测方法和装置，通过将所获取的待检测图像输入至预先训练的第一卷积神经网络，得到人脸特征信息和身体特征信息，之后将人脸特征信息和身体特征信息输入至预先训练的第二卷积神经网络，得到人脸检测结果，从而在人脸尺度较小的情况下可以结合身体特征信息进行人脸检测，提高了在人脸尺度较小的情况下的检测结果的准确性。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的人脸检测方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请的人脸检测方法的一个应用场景的示意图；图4是根据本申请的人脸检测装置的一个实施例的结构示意图；图5是适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。图1示出了可以应用本申请的人脸检测方法或人脸检测装置的示例性系统架构100。如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如摄影摄像类应用、图像处理类应用、搜索类应用等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上传的图像进行处理的图像处理服务器。图像处理服务器可以对接本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入至预先训练的第一卷积神经网络，得到人脸特征信息和身体特征信息，其中，所述第一卷积神经网络用于提取人脸特征和身体特征；将所述人脸特征信息和所述身体特征信息输入至预先训练的第二卷积神经网络，得到人脸检测结果，其中，所述第二卷积神经网络用于表征人脸特征信息、身体特征信息与人脸检测结果的对应关系。

【技术特征摘要】
1.一种人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入至预先训练的第一卷积神经网络，得到人脸特征信息和身体特征信息，其中，所述第一卷积神经网络用于提取人脸特征和身体特征；将所述人脸特征信息和所述身体特征信息输入至预先训练的第二卷积神经网络，得到人脸检测结果，其中，所述第二卷积神经网络用于表征人脸特征信息、身体特征信息与人脸检测结果的对应关系。2.根据权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述人脸特征信息为多个人脸特征图，所述多个人脸特征图包括第一人脸特征图和多个第二人脸特征图，其中，所述第一人脸特征图中的每一个点用于表征所述待检测图像中与该点相对应的区域存在人脸的置信度，各个第二人脸特征图中的每一个点用于表征所述待检测图像中与该点相对应的区域的位置信息。3.根据权利要求2所述的人脸检测方法，其特征在于，所述多个第二人脸特征图为4个第二人脸特征图，所述4个第二人脸特征图中的点分别用于表征所述待检测图像中相对应的区域的左上角顶点的横坐标、左上角顶点的纵坐标、右下角顶点的横坐标、右下角顶点的纵坐标。4.根据权利要求1-3之一所述的人脸检测方法，其特征在于，所述身体特征信息为多个身体特征图，所述多个身体特征图包括至少一个第一身体特征图和与所述至少一个第一身体特征图中的每一个第一身体特征图相对应的多个第二身体特征图，其中，各个第一身体特征图中的每一个点用于表征所述待检测图像中与该点相对应的区域存在身体部位的置信度，各个第二身体特征图中的每一个点用于表征所述待检测图像中与该点相对应的区域的位置信息。5.根据权利要求3所述的人脸检测方法，其特征在于，所述身体部位包括以下至少一项：头部、肩膀以上部位、上体、全身。6.根据权利要求3所述的人脸检测方法，其特征在于，与所述至少一个第一身体特征图中的每一个第一身体特征图相对应的多个第二身体特征图为4个第二身体特征图，所述4个第二身体特征图中的点分别用于表征所述待检测图像中相对应的区域的左上角顶点的横坐标、左上角顶点的纵坐标、右下角顶点的横坐标、右下角顶点的纵坐标。7.根据权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述第二卷积神经网络为全卷积网络，所述全卷积网络的最后一层卷积层的卷积核的数量为5。8.一种人脸检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，配置用于获取待检测图像；第一输入单元，配置用于将所述待检测图像输入至预先训练的第一卷积神经网络，得到人脸特征信息和身体特征信息，其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜康，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11