人脸检测方法和装置制造方法及图纸
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...
【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
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