一种基于卷积神经网络的佩戴口罩人脸识别检测方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的佩戴口罩人脸识别检测方法，包括以下步骤：采集人脸部的图像；对采集到的图片进行预处理，然后对有无佩戴口罩进行标注；将划分好的训练集送入模型开始训练，输入的图片会经过主干特征提取网络，在主干特征提取网络中，会分离出6个有效特征层，用来预测结果；对获取到的每一个有效特征层，分别对其进行一次卷积，并需要计算每一个有效特征层对应的先验框；获得预测框对预测框进行得分排序与非极大抑制获得真实框；步骤六：快速检输出目标图像。本发明将VGG16的conv1，conv2，conv3，conv4，conv5的卷积层替换为mobilenet里面对应的可分离卷积层。大大减少了模型的参数，使得模型更加轻便，提升了模型行运行速度。