技术总结
本发明提供一种基于神经网络的人脸检测模型的训练、人脸检测方法及系统，训练方法：根据预测人脸框相对于默认人脸框的偏置信息，及真实人脸框相对于默认人脸框的偏置信息，计算预测人脸框偏置网络层的损失函数；根据默认人脸框的置信度，计算预测人脸框置信度网络层的损失函数；计算两个损失函数的误差并将误差反馈到神经网络中对神经网络中的权重进行调整；重复迭代训练直至收敛得到人脸检测模型，从而使得预测人脸框更加精确的包含人脸。检测方法：将待测人脸图像输入到训练好的人脸检测模型中输出偏置信息及置信度；根据偏置信息计算对应的预测人脸框；选取大于预设的置信度阈值的置信度或者最高置信度所对应的预测人脸框作为人脸检测结果。
技术研发人员：邵枭虎;吕江靖;覃勋辉;周祥东;石宇
受保护的技术使用者：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
文档号码：201610906338
技术研发日：2016.10.18
技术公布日：2017.03.08