[发明专利]一种基于聚类分析与模型压缩的人脸检测方法在审
| 申请号： | 202010992907.6 | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112132005A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 柯逍;黄旭;蒋培龙 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 钱莉;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于聚类分析与模型压缩的人脸检测方法，首先获取人脸检测数据集，对人脸数据集进行K‑means聚类分析，进行锚框数量、大小与数据集适用程度分析，最终生成最适合该数据集的检测锚框；接着将生成的检测锚框应用于深度学习网络中，训练人脸检测网络；最后对训练好的人脸检测网络，进行层剪枝或者通道剪枝后，对网络进行微调，得到更加轻量级的网络；利用该网络对图像、视频进行检测，得到最终的结果。本发明具有检测准确率高与检测速率快并存的优点，能应用于人脸考勤、门禁系统、交通身份核准等场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 聚类分析 模型 压缩 检测 方法 | ||
【主权项】：
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