[发明专利]人脸检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种人脸检测方法，其特征在于，应用于终端设备，所述人脸检测方法包括：

获取待检测的目标图像；

将所述目标图像输入至训练完成的人脸检测模型进行处理，得到所述人脸检测模型输出的人脸检测结果；其中，所述人脸检测模型为利用第一预设分辨率的第一训练图像训练得到的神经网络模型，所述第一预设分辨率小于640*640，所述神经网络模型为基于retinaface网络结构的神经网络模型，所述retinaface网络结构包括第一网络结构、第二网络结构和第三网络结构，所述第一网络结构、所述第二网络结构和所述第三网络结构的主干网络均为轻量级神经网络，所述第一网络结构对应的检测框为128*128至256*256，所述第二网络结构对应的检测框为32*32至64*64，所述第三网络结构对应的检测框为10*10至20*20。

2.如权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述第一预设分辨率为320*320。

3.如权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述人脸检测模型通过下述步骤训练得到：

获取所述第一预设分辨率的第一训练图像和第二预设分辨率的第二训练图像，所述第二预设分辨率高于所述第一预设分辨率；

利用所述第一训练图像对初始人脸检测模型进行训练，得到训练完成的初始人脸检测模型；

利用所述第二训练图像对所述训练完成的初始人脸检测模型进行训练，得到训练完成的所述人脸检测模型。

4.如权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述轻量级神经网络为mobilenet网络或fmobileface网络。

5.如权利要求1至4中任一项所述的人脸检测方法，其特征在于，所述将所述目标图像输入至训练完成的人脸检测模型进行处理，得到所述人脸检测模型输出的人脸检测结果，包括：

将所述目标图像输入至训练完成的人脸检测模型进行处理，得到所述人脸检测模型输出的初始检测结果；

将所述初始检测结果输入至训练完成的人脸校准模型进行处理，得到所述人脸校准模型输出的校准结果；

当所述校准结果为所述初始检测结果包含人脸时，将所述初始检测结果确定为所述人脸检测模型输出的人脸检测结果；

当所述校准结果为所述初始检测结果不包含人脸时，将预设检测结果确定为所述人脸检测模型输出的人脸检测结果，所述预设检测结果为未检测到人脸的检测结果。

6.如权利要求5所述的人脸检测方法，其特征在于，所述人脸校准模型为基于轻量级神经网络的分类模型。

7.一种人脸检测装置，其特征在于，应用于终端设备，所述人脸检测装置包括：

目标图像获取模块，用于获取待检测的目标图像；

人脸检测模块，用于将所述目标图像输入至训练完成的人脸检测模型进行处理，得到所述人脸检测模型输出的人脸检测结果；

其中，所述人脸检测模型为利用第一预设分辨率的第一训练图像训练得到的神经网络模型，所述第一预设分辨率小于640*640，所述神经网络模型为基于retinaface网络结构的神经网络模型，所述retinaface网络结构包括第一网络结构、第二网络结构和第三网络结构，所述第一网络结构、所述第二网络结构和所述第三网络结构的主干网络均为轻量级神经网络，所述第一网络结构对应的检测框为128*128至256*256，所述第二网络结构对应的检测框为32*32至64*64，所述第三网络结构对应的检测框为10*10至20*20。

8.如权利要求7所述的人脸检测装置，其特征在于，所述人脸检测装置还包括：

训练图像获取模块，用于获取所述第一预设分辨率的第一训练图像和第二预设分辨率的第二训练图像，所述第二预设分辨率高于所述第一预设分辨率；

第一训练模块，用于利用所述第一训练图像对初始人脸检测模型进行训练，得到训练完成的初始人脸检测模型；

第二训练模块，用于利用所述第二训练图像对所述训练完成的初始人脸检测模型进行训练，得到训练完成的所述人脸检测模型。