公开(公告)号：CN109002753A

公开(公告)日：2018-12-14

申请号：CN201810554292.1

申请日：2018-06-01

Applicant: 上海大学

Inventor： 卜伟 ,  周传宏

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络级联的大场景监控图像人脸检测方法，本方法的具体操作步骤如下：(1)、收集整理大场景监控图像数据并做详细标注；(2)、融合人脸区域及其语义信息，即脸部及其周围肩膀区域的级联卷积神经网络结构设计；(3)、融合人脸区域及其语义信息的级联卷积神经网络模型训练。本发明有效解决了大场景监控图像中由于人脸尺度小，尺度变化大，人脸细节模糊而造成的人脸检测效果差的问题，相比于已有的人脸检测算法，检测性能有极大提升。

公开(公告)号：CN109002753B

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN201810554292.1

申请日：2018-06-01

Applicant: 上海大学

Inventor： 卜伟 ,  周传宏

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络级联的大场景监控图像人脸检测方法，本方法的具体操作步骤如下：(1)、收集整理大场景监控图像数据并做详细标注；(2)、融合人脸区域及其语义信息，即脸部及其周围肩膀区域的级联卷积神经网络结构设计；(3)、融合人脸区域及其语义信息的级联卷积神经网络模型训练。本发明有效解决了大场景监控图像中由于人脸尺度小，尺度变化大，人脸细节模糊而造成的人脸检测效果差的问题，相比于已有的人脸检测算法，检测性能有极大提升。