技术总结
本发明公开了一种基于卷积神经网络和条件随机场模型的人脸检测方法，其能够提高网络输出层确定的人脸框的精度。本发明首先对卷积神经网络进行训练，得到判定人脸和非人脸的分类器，对输入图像进行滑动窗口人脸检测，得到包含人脸的窗口；然后标注同一张人脸对应的所有检测窗口，窗口对应的置信分作为条件随机场CRF的随机变量，通过CRF模型计算窗口之间的关联关系，根据关联关系的紧密程度对窗口进行取舍；最后根据面积重叠的大小和横向距离、纵向距离重叠的大小分别对同尺度和不同尺度的窗口进行合并，得到最终的人脸框。
技术研发人员：周可;邹复好;李春花;陶灿
受保护的技术使用者：华中科技大学
文档号码：201610506606
技术研发日：2016.06.30
技术公布日：2016.12.07