[发明专利]一种基于卷积神经网络的人脸检测方法有效
| 申请号： | 201811572322.8 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109815814B | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 刘高华;王萌;苏寒松 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 曹玉平 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸检测方法，包括步骤：步骤(1)、建立数据库；步骤(2)、对数据库中的图像进行；预处理；步骤(3)、训练深搭建好的度学习网络；步骤(4)、对训练结果进行测试，对于图片中出现的有遮挡的、不同角度的、侧面的人脸以及图片中较小的、较模糊的人脸的检测准确率较高，并且网络结构简单，迭代参数较少，训练时间较短。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的人脸检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、建立数据库获得图像数据进行预处理构建卷积神经网络；步骤2、通过卷积神经网络中的图像特征分析模块对预处理数据进行四次迭代运算生成图像特征参数；步骤3、通过卷积神经网络中的全连接层对图像特征参数运算生成图像一维向量；步骤4、通过卷积神经网络中的分类层对图像一维向量进行分类和回归获得人脸图像的位置坐标。
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