[发明专利]一种基于改进的MTCNN模型人脸检测方法和系统在审
| 申请号： | 201910925582.7 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110619319A | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 周继乐;储超群;吕成涛 | 申请（专利权）人： | 北京紫睛科技有限公司;嘉兴广目科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11543 北京八月瓜知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于改进的MTCNN模型人脸检测方法及系统，该方法包括以下步骤，获取待检测人脸图像；将人脸图像缩放到不同尺寸，形成一个图像金字塔；利用训练后的MTCNN模型对所述人脸图片进行检测人脸面部特征；得到并输出检测结果；其中，所述MTCNN模型三层网络结构中，P‑Net、R‑Net和O‑Net网络层的输出层均为卷积层。本发明将现有R‑net和O‑net网络层的最后一层全连接层改变成卷积层，优化MTCNN网络模型，在保证人脸检测准确度较高的情况下，提高人脸检测方法的运行速度。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸检测 人脸图像 网络层 人脸面部特征 三层网络结构 图像金字塔 准确度 人脸图片 输出检测 网络模型 连接层 输出层 检测 成卷 积层 卷积 优化 改进 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进的MTCNN模型人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取待检测人脸图像；将人脸图像缩放到不同尺寸，形成一个图像金字塔；利用训练后的MTCNN模型对所述人脸图片进行检测人脸位置和人脸关键点位置；得到并输出检测结果；其中，/n所述MTCNN模型三层网络结构中，P-Net、R-Net和O-Net网络层的输出层均为卷积层。/n
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