[发明专利]基于颜色纹理双通道卷积神经网络及循环神经网络的人脸融合检测方法在审
| 申请号： | 201910202277.5 | 申请日： | 2019-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN109977830A | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | 何沛松;王宏霞;刘嘉勇 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都盈信专利代理事务所(普通合伙) 51245 | 代理人： | 张澎 |
| 地址： | 610065 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于颜色纹理双通道卷积神经网络及循环神经网络的人脸融合检测方法，包括如下步骤：1：对输入图像进行人脸区域提取，将人脸区域重采样为固定尺寸并划分为不重叠的图像块；2：对每个图像块进行预处理操作提取颜色及纹理分量；3：将每个图像块提取的颜色及纹理分量输入完成训练的双通道卷积神经网络得到高维特征表达；4：将步骤3所得所有图像块的高维特征表达作为空间循环神经网络的输入获得网络的输出分数；将输出分数与预设阈值进行比较，判断输入图像是否为人脸融合图像。本方法有效提升了在训练样本数量有限以及图像采集环境复杂情况下的检测性能，增强了对恶意后处理操作的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 图像块 卷积神经网络 双通道 循环神经网络 人脸区域 融合检测 输入图像 特征表达 纹理分量 颜色纹理 高维 人脸 预处理操作 后处理 空间循环 融合图像 神经网络 输入完成 图像采集 训练样本 输出 不重叠 鲁棒性 重采样 预设 检测 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于颜色纹理双通道卷积神经网络及循环神经网络的人脸融合检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对输入图像进行人脸区域提取，将人脸区域重采样为固定尺寸并划分为不重叠的图像块；步骤2：对步骤1所得每个图像块进行预处理操作提取颜色及纹理分量；步骤3：将步骤2所得每个图像块提取的颜色及纹理分量输入完成训练的双通道卷积神经网络得到高维特征表达；步骤4：将步骤3所得所有图像块的高维特征表达作为空间循环神经网络的输入获得网络的输出分数；将输出分数与预设阈值进行比较，判断输入图像是否为人脸融合图像。
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