【技术实现步骤摘要】
人脸检测方法及相关产品
本申请涉及电子设备
，具体涉及一种人脸检测方法及相关产品。
技术介绍
随着电子商务等应用的发展，人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段，人脸检测是人脸识别中的一个重要环节。人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸。目前，主要通过大量的滑动窗口以及图像金字塔的变换覆盖人脸图像，然后通过特征提取操作与分类器实现人脸检测，但是，大量的计算导致运算速度慢，并且，通过图像金字塔变换覆盖人脸图像导致人脸检测的准确率不高，用户体验度低下。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种人脸检测方法及相关产品，以期通过特征提取和卷积计算确定目标人脸框，实现无锚框人脸检测，减少人脸检测计算量，缩短人脸检测周期，有利于提高用户体验度。第一方面，本申请实施例提供一种人脸检测方法，应用于人脸检测设备，所述方法包括：获取目标图片，对所述目标图片执行预处理操作得到预处理图片；将所述预处理图片进行人脸特征图提取操作，得到所述目标图片的第一特...
【技术保护点】
1.一种人脸检测方法，其特征在于，应用于人脸检测设备，所述方法包括：/n获取目标图片，对所述目标图片执行预处理操作得到预处理图片；/n将所述预处理图片进行人脸特征图提取操作，得到所述目标图片的第一特征图和第二特征图，所述第二特征图为根据所述第一特征图得到的特征图；/n将所述第一特征图输入第一特征提取通道，得到第一融合图，将所述第二特征图输入第二特征提取通道，得到第二融合图；/n基于所述第一融合图和所述第二融合图进行拼接计算操作，得到目标特征图；/n对所述目标特征图执行卷积计算，得到目标人脸框中心点坐标概率图和目标偏移量；/n基于所述目标人脸框中心点坐标概率图和所述目标偏移量...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种人脸检测方法，其特征在于，应用于人脸检测设备，所述方法包括：
获取目标图片，对所述目标图片执行预处理操作得到预处理图片；
将所述预处理图片进行人脸特征图提取操作，得到所述目标图片的第一特征图和第二特征图，所述第二特征图为根据所述第一特征图得到的特征图；
将所述第一特征图输入第一特征提取通道，得到第一融合图，将所述第二特征图输入第二特征提取通道，得到第二融合图；
基于所述第一融合图和所述第二融合图进行拼接计算操作，得到目标特征图；
对所述目标特征图执行卷积计算，得到目标人脸框中心点坐标概率图和目标偏移量；
基于所述目标人脸框中心点坐标概率图和所述目标偏移量，确定所述目标图片中目标人脸框。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过特征图提取操作得到所述目标图片的第一特征图和第二特征图，包括：
将所述预处理图片输入预设的第一特征图提取器，得到所述第一特征图；
将所述第一特征图输入预设的第二特征图提取器，得到所述第二特征图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一特征图输入第一特征提取通道，得到第一融合图，将所述第二特征图输入第二特征提取通道，得到第二融合图，包括：
获取预设的卷积计算器和预设的感受野增强层处理器；
将所述第一特征图、所述第二特征图分别依次输入所述预设的卷积计算器和所述预设的感受野增强层处理器，得到第一特征处理图和第二特征处理图，所述第一特征处理图为所述第一融合图；
将所述第二特征处理图输入预设的反卷积计算器，得到所述第二融合图，针对所述第三特征处理图和所述第一融合图执行融合相加操作，得到所述第二融合图。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将第二特征图输入第三特征提取器，得到第三特征图；
所述第三特征图依次输入所述预设的卷积计算器和所述预设的感受野增强层处理器，得到第三特征处理图；
将所述第三特征处理输入反卷积计算器，得到第四特征处理图；
将所述第二特征处理图和所述第四特征处理图进行融合相加计算得到第五特征处理图；
将所述第五特征处理图输入反卷积计算器，得到所述第二融合图。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述目标特征图执行卷积计算得到目标人脸框中心点坐标概率图和目标偏移量，包括：
获取预设的特征卷积配置，其中，所述特征卷积配置包括：特征卷积核、特征卷积通道和特征卷积步长；
依据所述特征卷积更新所述卷积计算器，得到特征卷积计算器；
基于所述目标特征图和所述特征卷积计算器，得到第一输出图和第二输出图；
技术研发人员：王多民，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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