[发明专利]一种人脸检测方法、装置及终端设备

说明书

本发明实施例公开了人脸检测方法、装置及终端设备，应用于信息处理技术领域。人脸检测装置会根据待处理图片中人脸候选框内图像的特征信息进行特征采样，得到多个采样特征信息，然后根据预置的计算函数及多个采样特征信息得到检测分数，最后根据检测分数对人脸候选框内图像进行分类，即可得到人脸候选框内图像是否为人脸的分类结果。这样，通过特征采样得到多个采样特征信息，实现了对人脸候选框中图像的特征进行有选择性地表达，最终得到的分类结果较为准确；而通过多个采样特征信息得到人脸候选框内图像的检测分数，使得通过任一种特征采样方式得到的多个采样特征信息都可以有相同的检测分数，从而提升最终得到的分类结果的精度。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种人脸检测方法、装置及终端设备。

背景技术

人脸检测(Face detection)一直是计算机视觉领域中的一个重要的研究课题，也是人脸识别、人脸对齐和人脸追踪等应用的基础。现有的人脸检测方法一般采用基于神经网络的方案，一般可以分为三大类：基于级联的方法、基于单阶段的方法以及基于两阶段的方法。

其中，基于两阶段的方法的检测精度最高，比如区域完全卷积网络(RegionalFully Convolution Network，RFCN)的方法，具体地，基于两阶段的方法一般先用似物性检测的策略在图片中产生一系列潜在的人脸候选框，然后再用卷积神经网络对人脸候选框提取相应的视觉特征并完成每个人脸候选框的分类的人脸区域的回归。

但是，现有的基于两阶段的方法是一种面向通用目标检测的技术方案，并没有对特定目标物体的针对性措施，由于通用场景下的目标往往变化尺度较小，这样按照现有两阶段的方法选定人脸候选框后得到的检测结果较为准确。有些情况下，比如检测的目标为人脸时，由于人脸的朝向，缩放尺度和表情等会有很多变化，使得通过现有两阶段的方法进行人脸检测时得到的检测结果不是很准确。

发明内容

本发明实施例提供一种人脸检测方法、装置及终端设备，实现了根据对人脸候选框内图像的特征信息进行特征采样后，得到的多个采样特征信息，对人脸候选框内图像进行分类。

本发明实施例第一方面提供一种人脸检测方法，包括：

获取待处理图片中人脸候选框内图像的特征信息；

根据所述获取的特征信息进行特征采样，得到多个采样特征信息；

根据预置的计算函数及所述多个采样特征信息，得到所述人脸候选框内图像的检测分数；

根据所述检测分数对所述待处理图片中的人脸候选框内图像进行分类，得到所述人脸候选框内图像是否为人脸的分类结果。

本发明实施例第二方面提供一种人脸检测装置，包括：

特征获取单元，用于获取待处理图片中人脸候选框内图像的特征信息；

特征采样单元，用于根据所述获取的特征信息进行特征采样，得到多个采样特征信息；

检测分数单元，用于根据预置的计算函数及所述多个采样特征信息，得到所述人脸候选框内图像的检测分数；

分类单元，用于根据所述检测分数对所述待处理图片中的人脸候选框内图像进行分类，得到所述人脸候选框内图像是否为人脸的分类结果。

本发明实施例第三方面提供一种终端设备，包括处理器和存储介质，所述处理器，用于实现各个指令；

所述存储介质用于储存多条指令，所述指令用于由处理器加载并执行如本发明实施例第一方面所述的人脸检测方法。