龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于语义特征的人脸误检筛除方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111832475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2022-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010666506.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于语义特征的人脸误检筛除方法是由张栗粽;田玲;金琪;罗光春;杨崇岭;刘袆莹设计研发完成，并于2020-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义特征的人脸误检筛除方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人脸检测识别技术领域，目的在于有效提高分类精度，降低泛化误差，实现对人脸误检结果的有效分类筛除，具体涉及一种基于语义特征的人脸误检筛除方法，具体为以原始图像数据作为此阶段的输入，通过人脸检测与对齐算法对原始图像进行人脸检测并对齐，将检测对齐结果缩放至112*112尺寸；采用基于BiSeNet的实时人脸语义分割方法对输入的人脸检测对齐结果进行像素级的人脸语义分割，得到语义分割结果；采用特征工程技术，对语义分割结果进行处理，构造并挑选出最具表征能力的语义特征；采用Stacking模型集成框架对输入的语义特征进行运算，得到最终的人脸误检分类结果并完成误检筛除；实现对人脸误检结果的有效分类筛除，提高整体检测算法的性能与鲁棒性。

本发明授权一种基于语义特征的人脸误检筛除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义特征的人脸误检筛除方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：人脸检测与对齐：以原始图像数据作为此阶段的输入，通过人脸检测与对齐算法对原始图像进行人脸检测并对齐，然后将检测对齐结果缩放至112*112大小尺寸；S2：人脸语义分割：采用基于BiSeNet的实时人脸语义分割方法对输入的人脸检测对齐结果进行像素级的人脸语义分割，得到语义分割结果；S3：语义特征工程：采用特征工程技术，对语义分割结果进行处理，构造并挑选出最具表征能力的语义特征；S4：人脸误检分类集成模型：采用Stacking模型集成框架，其中基分类器选用支持向量机模型、神经网络模型和LightGBM模型3种，元分类器选择逻辑回归模型；对输入的语义特征进行运算，得到最终的人脸误检分类结果并完成误检筛除。

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