公开(公告)号：CN111832475B

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202010666506.1

申请日：2020-07-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张栗粽 ,  田玲 ,  金琪 ,  罗光春 ,  杨崇岭 ,  刘袆莹

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及人脸检测识别技术领域，目的在于有效提高分类精度，降低泛化误差，实现对人脸误检结果的有效分类筛除，具体涉及一种基于语义特征的人脸误检筛除方法，具体为以原始图像数据作为此阶段的输入，通过人脸检测与对齐算法对原始图像进行人脸检测并对齐，将检测对齐结果缩放至112*112尺寸；采用基于BiSeNet的实时人脸语义分割方法对输入的人脸检测对齐结果进行像素级的人脸语义分割，得到语义分割结果；采用特征工程技术，对语义分割结果进行处理，构造并挑选出最具表征能力的语义特征；采用Stacking模型集成框架对输入的语义特征进行运算，得到最终的人脸误检分类结果并完成误检筛除；实现对人脸误检结果的有效分类筛除，提高整体检测算法的性能与鲁棒性。

公开(公告)号：CN111832475A

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN202010666506.1

申请日：2020-07-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张栗粽 ,  田玲 ,  金琪 ,  罗光春 ,  杨崇岭 ,  刘袆莹

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及人脸检测识别技术领域，目的在于有效提高分类精度，降低泛化误差，实现对人脸误检结果的有效分类筛除，具体涉及一种基于语义特征的人脸误检筛除方法，具体为以原始图像数据作为此阶段的输入，通过人脸检测与对齐算法对原始图像进行人脸检测并对齐，将检测对齐结果缩放至112*112尺寸；采用基于BiSeNet的实时人脸语义分割方法对输入的人脸检测对齐结果进行像素级的人脸语义分割，得到语义分割结果；采用特征工程技术，对语义分割结果进行处理，构造并挑选出最具表征能力的语义特征；采用Stacking模型集成框架对输入的语义特征进行运算，得到最终的人脸误检分类结果并完成误检筛除；实现对人脸误检结果的有效分类筛除，提高整体检测算法的性能与鲁棒性。