申请/专利权人：深圳市英威诺科技有限公司

申请日：2020-05-15

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN111476211B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2020.08.25#实质审查的生效;2020.07.31#公开

摘要：本发明提供的基于Tensorflow框架的人脸定位方法及系统，其中方法包括以下步骤：基于Tensorflow框架重构MTCNN模型；将重构后得到的MTCNN模型转换为PB格式的定位模型；将该定位模型搭建于Java服务器上；将来自发送方的人脸图像上传给Java服务器的定位模型，获得人脸图像中的定位信息。该方法能够直接搭建于Java后台服务平台，解决现有技术的缺陷。

主权项：1.一种基于Tensorflow框架的人脸定位方法，其特征在于，包括以下步骤：基于Tensorflow框架重构MTCNN模型；将重构后得到的MTCNN模型转换为PB格式的定位模型；将定位模型搭建于Java服务器上；将来自发送方的人脸图像上传给Java服务器的定位模型，获得人脸图像中的定位信息；所述基于Tensorflow框架重构MTCNN模型具体包括：将基于Tensorflow和Numpy框架的MTCNN模型转换为基于Tensorflow框架的MTCNN模型；所述基于Tensorflow和Numpy框架的MTCNN模型包括基于Tensorflow框架的PNet、RNet、ONet三种网络结构，以及基于Numpy框架的图像处理单元；所述将基于Tensorflow和Numpy框架的MTCNN模型转换为基于Tensorflow框架的MTCNN模型具体包括：对基于Tensorflow框架的PNet、RNet和ONet三种网络结构进行复用；将基于Numpy框架的图像处理单元转换为基于Tensorflow框架的图像处理单元，得到所述基于Tensorflow框架的MTCNN模型；所述将基于Tensorflow和Numpy框架的MTCNN模型转换为基于Tensorflow框架的MTCNN模型具体包括：重构预测框提取模块，用于将输入的人脸图像分割成多张子图像，并分别获得每张子图像的人脸预测框，整合所有子图像的人脸预测框；重构PNet筛选模块，用于利用PNet网络结构对预测框提取模块输出的人脸预测框进行筛选；重构RNet筛选模块，用于利用RNet网络结构对PNet筛选模块输出的人脸预测框进行筛选；重构ONet筛选模块，用于根据RNet筛选模块输出的人脸预测框获得所述人脸图像中的定位信息。

全文数据：

权利要求：

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