【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体涉及一种人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、人脸表情按照面部肌肉群的运动来划分可以被分成几十种动作单元，形成一套完整的面部动作单元编码系统(facial action coding system，facs)，人类的任意表情都可以表示为一组动作单元及其不同强度的组合。au(action unit，(面部)动作单元)检测任务是基于输入的人脸图像，检测其中出现的au类别。au检测可以看做是一个多标签的分类问题，因此可以使用一些常规的分类损失函数对检测算法进行监督训练。
2、相关技术中，大多数au检测的深度学习方案都是在一些au数据集上利用已有的au标签进行分类训练，现有的au检测采用传统的机器算法和深度学习算法不仅对硬件条件要高而且难以同时提高检测速度和准确率。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质，提高人脸图像中au检测的效果。
2、本申请实施例提供了一种人脸检测方法，包括：
<...【技术保护点】
1.一种人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相似度信息、所述第一面部动作信息以及所述第二面部动作信息，确定所述第一人脸图像与所述第二人脸图像的面部动作相似度，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一人脸图像的第一人脸特征，以及第二人脸图像的第二人脸特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一人脸图像与所述第二人脸图像输入目标检测模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述三元...
【技术特征摘要】
1.一种人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相似度信息、所述第一面部动作信息以及所述第二面部动作信息，确定所述第一人脸图像与所述第二人脸图像的面部动作相似度，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一人脸图像的第一人脸特征，以及第二人脸图像的第二人脸特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一人脸图像与所述第二人脸图像输入目标检测模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述三元组样本中的各样本人脸图像以及各样本人脸图像的面部动作信息，构建所述目标检测模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述各样本人脸图像分别进行预处理，得到各样本人脸图像对应的处理后样本人脸图像，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述处理后样本人脸图像与所述实际面部动作信息对预设检...
【专利技术属性】
技术研发人员：安入东，丁彧，吕唐杰，范长杰，胡志鹏，
申请(专利权)人：网易杭州网络有限公司，
类型：发明
国别省市：
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