[发明专利]一种基于卷积神经网络的人脸检测方法及装置

说明书

本发明属于人脸检测技术领域，提供了一种基于卷积神经网络的人脸检测方法及装置，所述方法包括：将卷积神经网络划分为三级卷积神经网络，第一级网络为全卷积神经网络，第二级网络和第三级网络分别为双流的内部级联卷积神经网络；将预处理后的多张待检测图片输入至所述第一级网络，获得包含初始人脸检测框的图片；将所述包含初始人脸检测框的图片输入至所述第二级网络和第三级网络，获得包含人脸的图片。通过本发明可有效提高人脸识别的精度。

技术领域

本发明属于人脸检测技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的人脸检测方法及装置。

背景技术

人脸检测是人脸识别和表情识别等后续工作的基础，在人脸检测的实际应用场景中，待检测人脸存在着各种变化，例如光照、遮挡等，都会对人脸检测的准确性造成影响。

卷积神经网络由于对大型图像处理有出色的表现，近年来成为研究的一个热点，在现有的基于卷积神经网络的人脸检测中，为了达到很好的检测效果，通常卷积神经网络设计的比较复杂，计算量很大，检测效率较低。但是当出现光照、遮挡变化时，这种外部级联的卷积神经网络的鲁棒性仍然较低，对检测的效果有很大影响。另外，现有的基于卷积神经网络的人脸检测中，有一些人脸检测方法对身体信息加以利用，但是对于身体遮挡严重，或者姿态变化较大的情况下鲁棒性很低，检测效果依然不理想，无法精确识别图像中的人脸的问题。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种基于卷积神经网络的人脸检测方法及装置，提高基于卷积神经网络人脸检测系统的鲁棒性，提高人脸识别的精度。

本发明的第一方面，提供一种基于卷积神经网络的人脸检测方法，所述方法包括：

将卷积神经网络划分为三级卷积神经网络，第一级网络为全卷积神经网络，第二级网络和第三级网络分别为双流的内部级联卷积神经网络；

将预处理后的多张待检测图片输入至所述第一级网络，获得包含初始人脸检测框的图片；

将所述包含初始人脸检测框的图片输入至所述第二级网络和第三级网络，获得包含人脸的图片。

本发明的第二方面，提供一种基于卷积神经网络的人脸检测装置，所述装置包括：

构建模块，用于将卷积神经网络划分为三级卷积神经网络，第一级网络为全卷积神经网络，第二级网络和第三级网络分别为双流的内部级联卷积神经网络；

第一级检测模块，用于将预处理后的多张待检测图片输入至所述第一级网络，获得包含初始人脸检测框的图片；

人脸输出模块，用于将所述包含初始人脸检测框的图片输入至所述第二级网络和第三级网络，获得包含人脸的图片。

本发明与现有技术相比存在的有益效果是：本发明将卷积神经网络划分为三级卷积神经网络，第一级网络为全卷积神经网络，第二级网络和第三级网络分别为双流的内部级联卷积神经网络；将预处理后的多张待检测图片输入至所述第一级网络，获得包含初始人脸检测框的图片；将所述包含初始人脸检测框的图片输入至所述第二级网络和第三级网络，获得包含人脸的图片。提高基于卷积神经网络人脸检测系统的鲁棒性，提高人脸识别的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明第一实施例提供的基于卷积神经网络的人脸检测方法的示意流程图；

图2是本发明第二实施例提供的基于卷积神经网络的人脸检测方法的示意流程图；

图3是本发明第二实施例中的第一级卷积神经网络结构图；