基于深度学习的人脸检测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110353983.7
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-04-01
申请人：
珠海全志科技股份有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于深度学习的人脸检测方法及系统
申请号	CN202110353983.7	申请日期	2021-04-01
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-30	公开/公告号	CN113191195A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	珠海全志科技股份有限公司	申请人地址	广东省珠海市高新区唐家湾镇科技二路9号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	珠海全志科技股份有限公司	当前权利人	珠海全志科技股份有限公司
发明人	李晓会;张璐;南楠
代理机构	广州三环专利商标代理有限公司	代理人	肖宇扬;江银会

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的人脸检测方法及系统，该方法包括将人脸图像输入轻量级人脸检测模型中进行分析，得到人脸图像对应的检测结果；从人脸图像对应的检测结果中确定与标准结果匹配的所有目标检测结果；其中，人脸图像的检测结果包括预测图像框的人脸分类置信度、预测图像框的偏移值、预测图像框的准确度以及预测人脸关键点的偏移值。可见，本发明通过将多帧人脸图像输入能够适应资源受限的嵌入式端中的轻量级人脸检测模型中进行分析，并将模型输出的结果与标注结果进行比较，能够在实际场景快速获取到精确的人脸的位置，也能够提高大尺寸人脸检测精度，使其更好的应用于人脸识别上。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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