一种多尺度密集人脸检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了人脸检测技术领域的一种多尺度密集人脸检测方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S1、基于特征金字塔模块、特征融合模块以及感受野增强模块创建一人脸检测模型；步骤S2、获取大量的人脸图像，基于各人脸图像构建数据集，对数据集中的各人脸图像进行预处理和标注；步骤S3、将数据集划分为训练集、验证集以及测试集；步骤S4、通过训练集对人脸检测模型进行训练，通过验证集对训练后的人脸检测模型进行验证；步骤S5、通过测试集对验证后的人脸检测模型进行测试，并不断优化人脸检测模型的损失函数以及超参数；步骤S6、利用测试后的人脸检测模型进行多尺度密集人脸检测。本发明专利技术的优点在于：大幅度提升了多尺度密集人脸检测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人脸检测，特别指一种多尺度密集人脸检测方法及系统。

技术介绍

1、人脸检测是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，是计算机视觉领域的基础任务，目前主要应用通用目标检测算法进行人脸检测。但由于通用目标检测算法的人脸检测框(anchor)未针对人脸的尺度进行相应优化，导致小尺度人脸容易漏检，降低了通用目标检测算法进行人脸识别的整体精度，不能满足实际场景中的多尺度密集人脸检测的需求。

2、因此，如何提供一种多尺度密集人脸检测方法及系统，实现提升多尺度密集人脸检测精度，成为一个亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本专利技术要解决的技术问题，在于提供一种多尺度密集人脸检测方法及系统，实现提升多尺度密集人脸检测精度。

2、第一方面，本专利技术提供了一种多尺度密集人脸检测方法，包括如下步骤：

3、步骤s1、基于特征金字塔模块、特征融合模块以及感受野增强模块创建一人脸检测模型；

4、步骤s2、获取大量的人脸图像，基于各所述人脸图像构建数据集，对所本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多尺度密集人脸检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种多尺度密集人脸检测方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述特征金字塔模块基于真实场景中人脸的尺度分布以及特征图感受野构建，用于从人脸图像中提取不同尺度的人脸特征；

3.如权利要求1所述的一种多尺度密集人脸检测方法，其特征在于：所述步骤S2具体为：

4.如权利要求1所述的一种多尺度密集人脸检测方法，其特征在于：所述步骤S3具体为：

5.如权利要求1所述的一种多尺度密集人脸检测方法，其特征在于：所述步骤S5中，所述损失函数为DIoU损失函数；所述超参数至少包括随...

【技术特征摘要】

1.一种多尺度密集人脸检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种多尺度密集人脸检测方法，其特征在于：所述步骤s1中，所述特征金字塔模块基于真实场景中人脸的尺度分布以及特征图感受野构建，用于从人脸图像中提取不同尺度的人脸特征；

3.如权利要求1所述的一种多尺度密集人脸检测方法，其特征在于：所述步骤s2具体为：

4.如权利要求1所述的一种多尺度密集人脸检测方法，其特征在于：所述步骤s3具体为：

5.如权利要求1所述的一种多尺度密集人脸检测方法，其特征在于：所述步骤s5中，所述损失函数为diou损失函数；所述超参数至少包括随机失活率、权值衰减率、学习率以及混合残差比例。

6.一种多尺...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚俊峰，蔡堪佳，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：