公开(公告)号：CN115223220A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210719383.2

申请日：2022-06-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 明悦 ,  吴硕 ,  张润清 ,  吕柏阳

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于关键点回归的人脸检测方法。该方法包括：通过多任务头网络提取待识别图像的特征图，输出训练图像的预测框；利用关键点回归对预测框和真实框进行训练样本匹配，获取预测框与真实框的匹配关系，选取传输损耗最小的候选框；利用多任务损失函数计算传输损耗最小的预测框与真实框之间的学习误差，根据学习误差反向传播，得到更新后的多任务特征提取网络；将待识别图像输入到训练好的多任务特征提取网络，多任务特征提取网络输出待识别图像的人脸识别结果。本发明设计了多任务最优传输匹配算法，改进了训练样本匹配的评价指标，匹配对检测和关键点任务学习整体最好的样本参与损失计算与梯度反传。