用于检测人脸图像的方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了用于检测人脸图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测特征图像，其中，上述待检测特征图像提取自待检测图像；将上述待检测特征图像导入预先训练的第一分类模型，生成上述待检测图像属于预定义种类别中各个类别的概率值，其中，上述预定义种类别为至少三种类别，上述至少三种类别包括人脸图像类和至少两种非人脸图像类，上述第一分类模型用于表征特征图像与至少三个概率值的对应关系；根据上述待检测图像属于非人脸图像类的至少两个概率值和属于人脸图像类的概率值，确定上述待检测图像是否是人脸图像。该实施方式丰富了人脸图像检测方式。

【技术实现步骤摘要】
用于检测人脸图像的方法和装置
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及用于检测人脸图像的方法和装置。
技术介绍
随着人工智能的快速发展，人脸识别技术应用越来越广泛。人脸识别的前提是人脸图像检测。通常情况下，需要先确定待识别图像是否是人脸图像，如果是，再确定人脸图像所代表的人脸的身份。
技术实现思路
本申请实施例提出了用于检测人脸图像的方法和装置。第一方面，本申请实施例提供了一种用于检测人脸图像的方法，该方法包括：获取待检测特征图像，其中，上述待检测特征图像提取自待检测图像；将上述待检测特征图像导入预先训练的第一分类模型，生成上述待检测图像属于预定义种类别中各个类别的概率值，其中，上述预定义种类别为至少三种类别，上述至少三种类别包括人脸图像类和至少两种非人脸图像类，上述第一分类模型用于表征特征图像与至少三个概率值的对应关系；根据上述待检测图像属于非人脸图像类的至少两个概率值和属于人脸图像类的概率值，确定上述待检测图像是否是人脸图像。在一些实施例中，上述根据上述待检测图像属于非人脸图像类的至少两个概率值和属于人脸图像类的概率值，确定上述待检测图像是否是人脸图像，包括：从上述至少两个概率值中，选取出最大的概率值，以确定最大非人脸类概率值；根据上述最大非人脸类概率值与上述属于人脸图像类的概率值，确定上述待检测图像是否是人脸图像。在一些实施例中，上述根据上述最大非人脸类概率值与上述属于人脸图像类的概率值，确定上述待检测图像是否是人脸图像，包括：将上述最大非人脸类概率值与上述属于人脸图像类的概率值，导入预先训练的第二分类模型，确定上述待检测图像是人脸图像的人脸图像概率值，其中，上述第二分类模型用于表征最大非人脸类概率值、属于人脸图像类的概率值这两者与人脸图像概率值的对应关系。在一些实施例中，上述根据上述最大非人脸类概率值与上述属于人脸图像类的概率值，确定上述待检测图像是否是人脸图像，还包括：响应于确定上述人脸图像概率值大于预设阈值，确定上述待检测图像是人脸图像。在一些实施例中，上述获取待检测特征图像，包括：将目标图像导入预先建立的图像特征提取模型，生成目标特征图像和候选区域信息，其中，上述图像特征提取模型用于表征图像与特征图像、候选区域信息这两者之间的对应关系，上述候选区域信息用于指示上述目标特征图像中的候选图像区域，上述目标图像中与上述候选图像区域对应的待检测图像区域中的图像为待检测图像；将上述目标特征图像中的候选图像区域中的特征图像，确定为待检测特征图像。第二方面，本申请实施例提供了一种用于检测人脸图像的装置，该装置包括：获取单元，配置用于获取待检测特征图像，其中，上述待检测特征图像提取自待检测图像；生成单元，配置用于将上述待检测特征图像导入预先训练的第一分类模型，生成上述待检测图像属于预定义种类别中各个类别的概率值，其中，上述预定义种类别为至少三种类别，上述至少三种类别包括人脸图像类和至少两种非人脸图像类，上述第一分类模型用于表征特征图像与至少三个概率值的对应关系；确定单元，配置用于根据上述待检测图像属于非人脸图像类的至少两个概率值和属于人脸图像类的概率值，确定上述待检测图像是否是人脸图像。在一些实施例中，上述确定单元，还配置用于：从上述至少两个概率值中，选取出最大的概率值，以确定最大非人脸类概率值；根据上述最大非人脸类概率值与上述属于人脸图像类的概率值，确定上述待检测图像是否是人脸图像。在一些实施例中，上述确定单元，还配置用于：将上述最大非人脸类概率值与上述属于人脸图像类的概率值，导入预先训练的第二分类模型，确定上述待检测图像是人脸图像的人脸图像概率值，其中，上述第二分类模型用于表征最大非人脸类概率值、属于人脸图像类的概率值这两者与人脸图像概率值的对应关系。在一些实施例中，上述确定单元，还配置用于：响应于确定上述人脸图像概率值大于预设阈值，确定上述待检测图像是人脸图像。在一些实施例中，上述获取单元，还配置用于：将目标图像导入预先建立的图像特征提取模型，生成目标特征图像和候选区域信息，其中，上述图像特征提取模型用于表征图像与特征图像、候选区域信息这两者之间的对应关系，上述候选区域信息用于指示上述目标特征图像中的候选图像区域，上述目标图像中与上述候选图像区域对应的待检测图像区域中的图像为待检测图像；将上述目标特征图像中的候选图像区域中的特征图像，确定为待检测特征图像。第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。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，其中，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。本申请实施例提供的用于检测人脸图像的方法和装置，通过首先获取待检测特征图像，然后利用第一分类模型，生成待检测特征图像属于人脸图像类的概率值，还生成待检测特征图像属于至少两种非人脸图像类的概率值，最后，根据上述待检测图像属于非人脸图像类的至少两个概率值和属于人脸图像类的概率值，确定上述待检测图像是否是人脸图像，丰富了人脸图像检测方法。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是根据本申请的用于检测人脸图像的方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请的图2所示流程中步骤201的一种实现方式的流程图；图4是根据本申请的图2所示流程中步骤203的一种实现方式的流程图；图5是根据本申请的用于检测人脸图像的方法的一个应用场景的示意图；图6是根据本申请的用于检测人脸图像的方法的又一个实施例的流程图；图7是根据本申请的用于检测人脸图像的装置的一个实施例的结构示意图；图8是适于用来实现本申请实施例的服务器或终端设备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用于检测人脸图像的方法或用于检测人脸图像的装置的实施例的示例性系统架构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，例如图像拍摄类应用、网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有支持图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于检测人脸图像的方法，包括：获取待检测特征图像，其中，所述待检测特征图像提取自待检测图像；将所述待检测特征图像导入预先训练的第一分类模型，生成所述待检测图像属于预定义种类别中各个类别的概率值，其中，所述预定义种类别为至少三种类别，所述至少三种类别包括人脸图像类和至少两种非人脸图像类，所述第一分类模型用于表征特征图像与至少三个概率值的对应关系；根据所述待检测图像属于非人脸图像类的至少两个概率值和属于人脸图像类的概率值，确定所述待检测图像是否是人脸图像。

【技术特征摘要】
1.一种用于检测人脸图像的方法，包括：获取待检测特征图像，其中，所述待检测特征图像提取自待检测图像；将所述待检测特征图像导入预先训练的第一分类模型，生成所述待检测图像属于预定义种类别中各个类别的概率值，其中，所述预定义种类别为至少三种类别，所述至少三种类别包括人脸图像类和至少两种非人脸图像类，所述第一分类模型用于表征特征图像与至少三个概率值的对应关系；根据所述待检测图像属于非人脸图像类的至少两个概率值和属于人脸图像类的概率值，确定所述待检测图像是否是人脸图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述待检测图像属于非人脸图像类的至少两个概率值和属于人脸图像类的概率值，确定所述待检测图像是否是人脸图像，包括：从所述至少两个概率值中，选取出最大的概率值，以确定最大非人脸类概率值；根据所述最大非人脸类概率值与所述属于人脸图像类的概率值，确定所述待检测图像是否是人脸图像。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述最大非人脸类概率值与所述属于人脸图像类的概率值，确定所述待检测图像是否是人脸图像，包括：将所述最大非人脸类概率值与所述属于人脸图像类的概率值，导入预先训练的第二分类模型，确定所述待检测图像是人脸图像的人脸图像概率值，其中，所述第二分类模型用于表征最大非人脸类概率值、属于人脸图像类的概率值这两者与人脸图像概率值的对应关系。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述最大非人脸类概率值与所述属于人脸图像类的概率值，确定所述待检测图像是否是人脸图像，还包括：响应于确定所述人脸图像概率值大于预设阈值，确定所述待检测图像是人脸图像。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述获取待检测特征图像，包括：将目标图像导入预先建立的图像特征提取模型，生成目标特征图像和候选区域信息，其中，所述图像特征提取模型用于表征图像与特征图像、候选区域信息这两者之间的对应关系，所述候选区域信息用于指示所述目标特征图像中的候选图像区域，所述目标图像中与所述候选图像区域对应的待检测图像区域中的图像为待检测图像；将所述目标特征图像中的候选图像区域中的特征图像，确定为待检测特征图像。6.一种用于检测人脸图像的装置，包括：获取单元，配置用...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤旭，
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