[发明专利]一种候选框生成网络的生成方法及人脸检测方法

权利要求书

1.一种候选框生成网络的生成方法，其特征在于，包括以下步骤，

A、将图片输入网络，经卷积加池化操作，得到一个特征图；

B、将特征图中的每一个点映射回原图的感受野中，并以该点为基准点，根据候选框面积和候选框面积缩放比例产生一定数量的候选框；

C、对候选框进行正负样本的划分；

D、随机抽取步骤C中产生的多个候选框来优化损失函数。

2.根据权利要求1所述的一种候选框生成网络的生成方法，其特征在于，步骤B中映射关系为：p_i＝s_i*p_i+1，式中，p_i表示第i层layer的输入的某个点，s_i表示第i层layer的步长。

3.根据权利要求1所述的一种候选框生成网络的生成方法，其特征在于，所述步骤C具体为，计算候选框与训练集中每个标定目标的重叠率，并根据重叠率进行正负样本的划分：对训练集中每个标定目标，与其重叠区域最大的候选框记为正样本；对于剩余的候选框，如果它与某个标定目标重叠率大于上限阈值，记为正样本候选框；若与任意一个标定目标的重叠率都小于下限阈值，则记为负样本候选框；针对上述剩余的候选框以及跨越原始图像边界的候选框，弃去不用；所述上限阈值大于下限阈值。

4.根据权利要求3所述的一种候选框生成网络的生成方法，其特征在于，所述重叠率的计算方法为候选框与标定目标的交集比上候选框与标定目标的并集。

5.根据权利要求1所述的一种候选框生成网络的生成方法，其特征在于，所述损失函数包括和其中，L_i表示第i个样本的分类损失；f_j表示样本i在类别j上的得分；y_i表示样本i的真实类别；t_i是样本i的预测的框的坐标；是样本i的Ground Truth的坐标。

6.根据权利要求1所述的一种候选框生成网络的生成方法，其特征在于，所述步骤D中随机抽取的候选框的个数为偶数个。

7.根据权利要求6所述的一种候选框生成网络的生成方法，其特征在于，所述步骤D中随机抽取的候选框的个数为256个。

8.一种人脸检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

获取待检测的图片；

将待检测图片输入训练后的人脸检测网络中，所述人脸检测网络包括权利要求1至7所述的候选框生成网络和人脸分类网络；

候选框生成网络在待检测图片上产生可能为人脸的区域Proposals；

人脸分类网络对可能为人脸的区域Proposals进行分类；

输出分类为人脸的框及回归的坐标，并标记。

9.根据权利要求8所述的一种人脸检测方法，其特征在于，所述人脸检测网络的训练方法为：

⑴、在人脸图像数据集的图片中标注出人脸位置，制作训练集，其中，图片的大小相等；

⑵、将训练集输入到人脸检测网络，进行模型训练，并调整参数达到收敛实现训练，其中训练时，每张图片产生的Proposals数量相同；若训练产生的Proposals的数量大于设定值，则舍弃多余的Proposals；若训练产生的Proposals的数量小于设定值，不足部分通过生成负样本作为Proposals来补充。