基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法及装置，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取训练集，所述训练集包括特征数据集，所述特征数据集包括直接特征数据与间接特征数据；构建初始神经网络分析模型，将直接特征数据与间接特征数据导入初始神经网络分析模型进行迭代计算，并获得目标神经网络分析模型；获取当前直接特征数据，将当前直接特征数据导入目标神经网络分析模型，根据目标神经网络分析模型获取预测间接特征数据；基于所述当前直接特征数据与所述预测间接特征数据构建人脸画像；将所述人脸画像与数据库中多个人脸画像相匹配，并输出匹配结果；基于所述匹配结果确定检测结果。本发明专利技术能够提高人脸检测的精确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，特别是指一种基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法及装置。

技术介绍

1、在当今的计算机视觉领域，人脸检测是一项至关重要的任务。它广泛应用于安全、身份认证、人机交互等多个领域。为了实现高效、准确的人脸检测，研究者们提出了许多方法。其中，基于模板匹配与人工神经网确认的方法受到了广泛关注。

2、该方法首先通过模板匹配技术，对输入图像进行初步的人脸检测。模板匹配是一种基于已知模板与输入图像进行相似度比较的方法。通过选取一组具有代表性的面部特征模板，与输入图像进行逐一比对，可以快速地定位潜在的人脸区域。

3、然而，由于光照变化、面部朝向偏转等因素的影响，初步检测到的潜在人脸区域可能存在误检。

技术实现思路

1、针对上述问题，本专利技术实施例提供了一种基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法及装置，以提高人脸检测的精确性。

2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：

3、一方面，提供了一种基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法，其特征在于，获取训练集，所述训练集包括直接特征数据与间接特征数据，包括：

3.根据权利要求1所述的基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法，其特征在于，构建初始神经网络分析模型，将所述直接特征数据与所述间接特征数据导入所述初始神经网络分析模型进行迭代计算，并获得目标神经网络分析模型，包括：

4.根据权利要求3所述的基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法，其特征在于，构建初始神经网络分析模型，将所述直接...

【技术特征摘要】

1.一种基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法，其特征在于，获取训练集，所述训练集包括直接特征数据与间接特征数据，包括：

3.根据权利要求1所述的基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法，其特征在于，构建初始神经网络分析模型，将所述直接特征数据与所述间接特征数据导入所述初始神经网络分析模型进行迭代计算，并获得目标神经网络分析模型，包括：

4.根据权利要求3所述的基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法，其特征在于，构建初始神经网络分析模型，将所述直接特征数据与所述间接特征数据导入所述初始神经网络分析模型进行迭代计算，并获得目标神经网络分析模型，还包括：

5.根据权利要求3所述的基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测方法，其特征在于，构建初始神经网络分析模型，将所述直接特征数据与所述间接特征数据导入所述初始神经...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈力，王莉荔，李昭凡，柳鹏，李鹏，殷鹏，柯沐，孟凡师，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：