[发明专利]一种基于多感受野动态结合的人脸检测方法及系统在审
| 申请号： | 201911375035.2 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111144313A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 范馨予 | 申请（专利权）人： | 创新奇智（青岛）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州鼎贤知识产权代理有限公司 44502 | 代理人： | 刘莉梅 |
| 地址： | 266200 山东省青岛市*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 感受 动态 结合 检测 方法 系统 | ||
1.一种基于多感受野动态结合的人脸检测方法，其特征在于，具体包括：
步骤S1，将待检测图像输入预先生成的神经网络模型中进行特征提取，得到相应的初始特征图；
步骤S2，采用第一空洞卷积对所述初始特征图进行第一预设次数的卷积操作，得到具有第一感受野的第一特征图；
步骤S3，采用第二空洞卷积对所述初始特征图进行第二预设次数的卷积操作，得到具有第二感受野的第二特征图；
步骤S4，采用第三空洞卷积对所述初始特征图进行第三预设次数的卷积操作，得到具有第三感受野的第三特征图；
步骤S5，将所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图进行叠加得到第四特征图；
步骤S6，采用注意力机制更新所述第四特征图的权重，并根据经权重更新后的所述第四特征图进行人脸检测。
2.根据权利要求1所述的基于多感受野动态结合的人脸检测方法，其特征在于，所述第一空洞卷积的卷积核为3*3，且所述第一预设次数为1。
3.根据权利要求1所述的基于多感受野动态结合的人脸检测方法，其特征在于，所述第二空洞卷积的卷积核为3*3，且所述第二预设次数为2。
4.根据权利要求1所述的基于多感受野动态结合的人脸检测方法，其特征在于，所述第三空洞卷积的卷积核为3*3，且所述第三预设次数为3。
5.根据权利要求1所述的基于多感受野动态结合的人脸检测方法，其特征在于，所述神经网络模型采用S3FD算法对所述待检测图像进行特征提取。
6.一种基于多感受野动态结合的人脸检测系统，其特征在于，应用如权利要求1-5中任意一项所述的基于多感受野动态结合的人脸检测方法，所述基于多感受野动态结合的人脸检测系统具体包括：
特征提取模块，用于将待检测图像输入预先生成的神经网络模型中进行特征提取，得到相应的初始特征图；
第一卷积模块，连接所述特征提取模块，用于采用第一空洞卷积对所述初始特征图进行第一预设次数的卷积操作，得到具有第一感受野的第一特征图；
第二卷积模块，连接所述特征提取模块，采用第二空洞卷积对所述初始特征图进行第二预设次数的卷积操作，得到具有第二感受野的第二特征图；
第三卷积模块，连接所述特征提取模块，采用第三空洞卷积对所述初始特征图进行第三预设次数的卷积操作，得到具有第三感受野的第三特征图；
数据叠加模块，分别连接所述第一卷积模块、所述第二卷积模块和所述第三卷积模块，用于将所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图进行叠加得到第四特征图；
权重更新模块，连接所述数据叠加模块，用于采用注意力机制更新所述第四特征图的权重，并根据经权重更新后的所述第四特征图进行人脸检测。
7.根据权利要求6所述的基于多感受野动态结合的人脸检测系统，其特征在于，所述第一空洞卷积的卷积核为3*3，且所述第一预设次数为1。
8.根据权利要求6所述的基于多感受野动态结合的人脸检测系统，其特征在于，所述第二空洞卷积的卷积核为3*3，且所述第二预设次数为2。
9.根据权利要求6所述的基于多感受野动态结合的人脸检测系统，其特征在于，所述第三空洞卷积的卷积核为3*3，且所述第三预设次数为3。
10.根据权利要求6所述的基于多感受野动态结合的人脸检测系统，其特征在于，所述神经网络模型采用S3FD算法对所述待检测图像进行特征提取。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于创新奇智（青岛）科技有限公司，未经创新奇智（青岛）科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911375035.2/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
