[发明专利]基于神经网络的人脸检测方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种基于神经网络的人脸检测方法，其特征在于，包括：

确定待检测的人脸图像，并基于所述人脸图像确定至少一个输入特征图，每个所述输入特征图预设有m个子区域；

对于每个所述输入特征图的每个所述子区域，根据预设的小卷积核进行特征提取，得到第一输出特征图；其中，每个所述小卷积核作用在所述输入特征图的不同的所述子区域上，每个所述小卷积核对应相应的所述子区域的起始坐标和终止坐标；

对于每个所述输入特征图，将所述输入特征图的m个所述子区域对应的第一输出特征图进行逐像素累加，得到第二输出特征图；

基于至少一个所述输入特征图的第二输出特征图进行人脸识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的小卷积核为3*3小卷积核，所述m为9；将所述输入特征图对应的第一输出特征图进行累加，得到第二输出特征图的步骤，包括：

将所述输入特征图对应的9个第一输出特征图逐像素进行累加，得到与7*7的卷积核的输出结果相同的第二输出特征图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述输入特征图对应的第一输出特征图进行累加，得到第二输出特征图的步骤，包括：

在Eltwise层，将所述输入特征图对应的9个第一输出特征图逐像素进行累加，得到与7*7的卷积核的输出结果相同的第二输出特征图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于至少一个所述输入特征图的第二输出特征图进行人脸识别的步骤，包括：

在GPU加速引擎上对至少一个所述输入特征图的第二输出特征图进行固定尺寸最近邻扩展上采样，得到至少一个第三输入特征图；

基于至少一个所述第三输入特征图进行人脸识别。

5.一种基于神经网络的人脸检测装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于确定待检测的人脸图像，并基于所述人脸图像确定至少一个输入特征图，每个所述输入特征图预设有m个子区域；

提取模块，用于对于每个所述输入特征图的每个所述子区域，根据预设的小卷积核进行特征提取，得到第一输出特征图；其中，每个所述小卷积核作用在所述输入特征图的不同的所述子区域上，每个所述小卷积核对应相应的所述子区域的起始坐标和终止坐标；

累加模块，用于对于每个所述输入特征图，将所述输入特征图的m个所述子区域对应的第一输出特征图进行逐像素累加，得到第二输出特征图；

检测模块，用于基于至少一个所述输入特征图的第二输出特征图进行人脸识别。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述预设的小卷积核为3*3小卷积核，所述m为9；所述累加模块，用于将所述输入特征图对应的9个第一输出特征图逐像素进行累加，得到与7*7的卷积核的输出结果相同的第二输出特征图。

7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-4任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。