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申请/专利权人：南京邮电大学
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196857A
主分类号：G06V40/16
分类号：G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了基于改进的RetinaFace在复杂环境中人脸检测方法及系统，选取复杂环境下的人脸数据集，对人脸数据集进行标注和预处理；搭建预训练网络，使用预训练模型MobileNet进行初始化；引入Ghost模块，调整预训练网络结构；构建改进后的检测网络，引入ECA注意力机制；训练模型，并部署到嵌入式设备中。将人脸检测任务与人脸关键点定位和人脸属性识别任务相结合，利用已有的预训练模型进行迁移学习，获取较好的初始参数。本发明优化了原网络结构，在原主干网络MobileNet中引入新模块，提高了模型在复杂环境下人脸的识别效率，引入ECA注意力机制，增强特征图的表达和描述能力，提高小人脸样本的检测性能。
主权项：1.基于改进的RetinaFace在复杂环境中人脸检测方法，其特征在于：包括，选取复杂环境人脸数据集，对人脸数据集进行统一标注和预处理；搭建预训练网络，使用预训练模型MobileNet进行初始化；引入Ghost模块，调整预训练网络结构；构建改进后的检测网络，引入ECA注意力机制；训练模型，并部署到嵌入式设备中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于改进的RetinaFace在复杂环境中人脸检测方法及系统
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