一种基于卷积神经网络的人脸检测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸检测方法及装置。所述方法包括将训练集中的所有图片缩放成预定大小的灰度图，并为每个所述图片中的每个像素点赋予标签信息，所述标签信息用于表示其对应的像素点是否为人脸；建立卷积神经网络，其中，所述卷积神经网络各层依次为输入层、多个卷积层、多个全连接层和输出层；使用梯度下降法和反向传播算法训练所述卷积神经网络；将待检测照片输入至训练好的所述卷积神经网络中，得到最后一层的输出特征值；将所述最后一层的输出特征值与预定阈值进行比较，以确定所述待测照片中各像素点是否为人脸区域；使用最小闭包的方法，根据确定为人脸区域的各像素点检测出人脸的位置。

主权项

一种基于卷积神经网络的人脸检测方法，包括：步骤S1：将训练集中的所有图片缩放成预定大小的灰度图，并为每个所述图片中的每个像素点赋予标签信息，所述标签信息用于表示其对应的像素点是否为人脸；步骤S2：建立卷积神经网络，其中，所述卷积神经网络各层依次为输入层、多个卷积层、多个全连接层和输出层，其中，输入层和最后一层全连接层的神经元个数与所述图片的大小相同；使用梯度下降法和反向传播算法训练所述卷积神经网络；步骤S3：将待检测照片输入至训练好的所述卷积神经网络中，得到最后一层的输出特征值；步骤S4：将所述最后一层的输出特征值与预定阈值进行比较，以确定所述待测照片中各像素点是否为人脸区域；步骤S5：使用最小闭包的方法，根据确定为人脸区域的各像素点检测出人脸的位置。