人脸检测方法及相关设备技术

本发明专利技术实施例提供一种人脸检测方法，包括：获取待检测图像，所述待检测图像中包括截断人脸；对所述待检测图像进行多尺度特征提取，得到所述待检测图像的多尺度中间特征，所述多尺度特征包括多个预设尺度的中间特征；对所述多尺度中间特征进行人脸检测以及截断人脸预估处理，得到所述待检测图像的人脸检测结果，所述人脸检测结果包括截断人脸预估结果。通过对待检测图像的多尺度中间特征来进行人脸检测以及截断人脸预估处理，得到包括截断人脸预估结果的人脸检测结果，可以利用截断人脸的语义信息，预估被截断部分的像素区域，使得人脸保持对称居中的状态，有利于后续人脸身份识别过程中的比对校验等环节，从而提高人脸身份识别的准确率。份识别的准确率。份识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
人脸检测方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种人脸检测方法及相关设备。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，比如基于图像处理技术得到广泛应用，目标检测人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在智能监控，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。在实际的应用场景中，因摄像机的视野限制导致人脸被截断普遍发生，截断后的人脸因为无法正确矫正对齐，对后续人脸身份识别产生巨大影响，将检测到的因截断导致的不完整人脸直接用于人脸身份识别，将会对人脸身份识别的准确率产生不利影响，降低人脸身份识别的准确率。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种人脸检测方法及相关设备，通过对待检测图像的多尺度中间特征来进行人脸检测以及截断人脸预估处理，得到包括截断人脸预估结果的人脸检测结果，可以利用截断人脸的语义信息，预估被截断部分的像素区域，使得人脸保持对称居中的状态，有利于后续人脸身份识别过程中的比对校验等环节，从而提高人脸身份识别的准确率。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供一种人脸检测方法，所述方法包括：
[0005]获取待检测图像，所述待检测图像中包括截断人脸；
[0006]对所述待检测图像进行多尺度特征提取，得到所述待检测图像的多尺度中间特征，所述多尺度特征包括多个预设尺度的中间特征；
[0007]对所述多尺度中间特征进行人脸检测以及截断人脸预估处理，得到所述待检测图像的人脸检测结果，所述人脸检测结果包括截断人脸预估结果。
[0008]可选的，所述对所述多尺度中间特征进行人脸检测以及截断人脸预估处理，得到所述待检测图像的人脸检测结果，包括：
[0009]将所述多尺度中间特征在所述多个预设尺度下进行特征融合，得到多尺度融合特征；
[0010]对所述多尺度融合特征进行人脸检测处理，得到符合预设条件的候选人脸框；
[0011]对所述多尺度融合特征进行截断人脸预估处理，得到截断预估值；
[0012]根据所述候选人脸框以及所述截断预估值，计算得到截断预估人脸框；
[0013]根据所述候选人脸框与所述截断预估人脸框，计算得到所述待检测图像的人脸检测结果。
[0014]可选的，所述对所述多尺度融合特征进行人脸检测处理，得到符合预设条件的候选人脸框，包括：
[0015]对所述多尺度融合特征进行人脸检测处理，得到人脸框的类别置信度以及定位置
信度；
[0016]根据所述类别置信度以及所述定位置信度，计算得到符合预设条件的候选人脸框。
[0017]可选的，所述根据所述候选人脸框以及所述截断预估值，计算得到截断预估人脸框，包括：
[0018]对所述多尺度融合特征进行人脸检测处理，得到人脸框的位置信息；
[0019]根据所述候选人脸框的位置信息以及所述截断预估值，计算得到截断预估人脸框。
[0020]可选的，所述根据所述候选人脸框与所述截断预估人脸框，计算得到所述待检测图像的人脸检测结果，包括：
[0021]将多个尺度下的候选人脸框进行非极大值抑制处理，得到目标人脸框；
[0022]将多个尺度下的截断预估人脸框进行非极大值抑制，得到目标截断预估人脸框；
[0023]将所述目标人脸框与所述目标截断预估人脸框输出到所述待检测图像中，得到所述待检测图像的人脸检测结果。
[0024]可选的，所述将多个尺度下的候选人脸框进行非极大值抑制处理，得到目标人脸框，包括：
[0025]将所述多个尺度下的候选人脸框按所述待检测图像的尺寸大小进行映射，得到多个待处理人脸框；
[0026]将所述多个待处理人脸框进行非极大值抑制处理，得到目标人脸框。
[0027]可选的，所述将多个尺度下的截断预估人脸框进行非极大值抑制，得到目标截断预估人脸框，包括：
[0028]将所述多个尺度下的截断预估人脸框按所述待检测图像的尺寸大小进行映射，得到多个待处理截断预估人脸框；
[0029]将所述多个待处理截断预估人脸框进行非极大值抑制处理，得到目标截断预估人脸框。
[0030]第二方面，本专利技术实施例提供一种人脸检测装置，所述装置包括：
[0031]获取模块，用于获取待检测图像，所述待检测图像中包括截断人脸；
[0032]提取模块，用于对所述待检测图像进行多尺度特征提取，得到所述待检测图像的多尺度中间特征，所述多尺度特征包括多个预设尺度的中间特征；
[0033]处理模块，用于对所述多尺度中间特征进行人脸检测以及截断人脸预估处理，得到所述待检测图像的人脸检测结果，所述人脸检测结果包括截断人脸预估结果。
[0034]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本专利技术实施例提供的人脸检测方法中的步骤。
[0035]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现专利技术实施例提供的人脸检测方法中的步骤。
[0036]本专利技术实施例中，获取待检测图像，所述待检测图像中包括截断人脸；对所述待检测图像进行多尺度特征提取，得到所述待检测图像的多尺度中间特征，所述多尺度特征包
括多个预设尺度的中间特征；对所述多尺度中间特征进行人脸检测以及截断人脸预估处理，得到所述待检测图像的人脸检测结果，所述人脸检测结果包括截断人脸预估结果。通过对待检测图像的多尺度中间特征来进行人脸检测以及截断人脸预估处理，得到包括截断人脸预估结果的人脸检测结果，可以利用截断人脸的语义信息，预估被截断部分的像素区域，使得人脸保持对称居中的状态，有利于后续人脸身份识别过程中的比对校验等环节，从而提高人脸身份识别的准确率。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0038]图1是本专利技术实施例提供的一种人脸检测方法的流程图；
[0039]图2是本专利技术实施例提供的一种联合网络模型的结构图；
[0040]图3是本专利技术实施例提供的一种人脸检测结果的示意图；
[0041]图4是本专利技术实施例提供的另一种人脸检测方法的流程图；
[0042]图5是本专利技术实施例提供的一种人脸检测装置的结构示意图；
[0043]图6是本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0044]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸检测方法，用于截断人脸预估，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测图像，所述待检测图像中包括截断人脸；对所述待检测图像进行多尺度特征提取，得到所述待检测图像的多尺度中间特征，所述多尺度特征包括多个预设尺度的中间特征；对所述多尺度中间特征进行人脸检测以及截断人脸预估处理，得到所述待检测图像的人脸检测结果，所述人脸检测结果包括截断人脸预估结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多尺度中间特征进行人脸检测以及截断人脸预估处理，得到所述待检测图像的人脸检测结果，包括：将所述多尺度中间特征在所述多个预设尺度下进行特征融合，得到多尺度融合特征；对所述多尺度融合特征进行人脸检测处理，得到符合预设条件的候选人脸框；对所述多尺度融合特征进行截断人脸预估处理，得到截断预估值；根据所述候选人脸框以及所述截断预估值，计算得到截断预估人脸框；根据所述候选人脸框与所述截断预估人脸框，计算得到所述待检测图像的人脸检测结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多尺度融合特征进行人脸检测处理，得到符合预设条件的候选人脸框，包括：对所述多尺度融合特征进行人脸检测处理，得到人脸框的类别置信度以及定位置信度；根据所述类别置信度以及所述定位置信度，计算得到符合预设条件的候选人脸框。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选人脸框以及所述截断预估值，计算得到截断预估人脸框，包括：对所述多尺度融合特征进行人脸检测处理，得到人脸框的位置信息；根据所述候选人脸框的位置信息以及所述截断预估值，计算得到截断预估人脸框。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选人脸框与所述截断预估人脸框，计算得到所述待检测图像的人脸检测结果，包括：将多个尺度下的候选人脸框进行非极大值抑...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘文龙，曾卓熙，肖嵘，王孝宇，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：