专利名称：基于多任务深度学习的人脸及人脸遮挡物检测方法专利类型：发明专利
发明人：段翰聪,赵子天,文慧,张帆申请号：CN201710321138.5申请日：20170509公开号：CN107145867A公开日：20170908
摘要：本发明公开了基于多任务深度学习的人脸及人脸遮挡物检测方法包括：步骤1：建立多任务人脸细节检测网络，多任务人脸细节检测网络由三个级联的子网络组成，分别为：F‑Net，O‑Net和C‑Net；F‑Net用于检测出人脸的大致位置，为后两级网络提供人脸位置的候选区域；O‑Net用于基于F‑Net的检测结果进一步判别候选区域可信程度并对人脸bbox进行修正，并用于检测人脸图像中否存在遮挡物以及遮挡物的位置；C‑Net用于进一步对F‑Net、O‑Net的检测结果进行校正；步骤2：基于建立的多任务人脸细节检测网络，对图片中人脸细节进行检测，获得人脸是否有遮挡物检测结果和遮挡物的类型和位置检测结果，能够检测遮挡物的位置，能进一步在遮挡物替换、AR等场景中应用的技术效果。
申请人：电子科技大学
地址：610000 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
国籍：CN
代理机构：成都行之专利代理事务所(普通合伙)
代理人：郭受刚
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