计算机工程 ›› 2020, Vol. 46 ›› Issue (6): 274-280.doi: 10.19678/j.issn.1000-3428.0054566

• 图形图像处理 • 上一篇    下一篇

基于Mask R-CNN的人脸检测与分割方法

林凯瀚, 赵慧民, 吕巨建, 詹瑾, 刘晓勇, 陈荣军   

  1. 广东技术师范大学 计算机科学学院, 广州 510665
  • 收稿日期:2019-04-10 修回日期:2019-06-17 发布日期:2019-07-03
  • 作者简介:林凯瀚(1994-),男,硕士研究生,主研方向为计算机视觉、图像处理;赵慧民,教授、博士;吕巨建,讲师、博士;詹瑾,副教授、博士;刘晓勇,教授、博士;陈荣军,副教授、博士。
  • 基金项目:
    国家自然科学基金(61772144);广东省教育厅创新团队项目(2017KCXTD021);广东省自然科学基金-博士启动基金(2016A030310335);广东省普通高校青年创新人才类项目(2018KQNCX139);广州市对外科技合作计划项目(201807010059)。

Face Detection and Segmentation Method Based on Mask R-CNN

LIN Kaihan, ZHAO Huimin, Lü Jujian, ZHAN Jin, LIU Xiaoyong, CHEN Rongjun   

  1. School of Computer Science, Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou 510665, China
  • Received:2019-04-10 Revised:2019-06-17 Published:2019-07-03

摘要: 针对现有主流的人脸检测算法不具备像素级分割,从而存在人脸特征具有噪声及检测精度不理想的问题,提出了一种基于Mask R-CNN的人脸检测及分割方法。通过ResNet-101结合RPN网络生成候选区域,再利用RoIAlign算法实现像素级的特征点定位,旨在提高定位精度。根据全卷积网络生成相应的人脸二值掩码,实现图像中人脸信息与背景的分割。此外,构建了一个具有分割标注信息的人脸数据集用于训练相应模型。在通用人脸检测数据集的实验结果表明,该方法具有较好的人脸检测效果,并能在准确检测的同时实现像素级的人脸信息分割。

关键词: 人脸检测, Mask R-CNN算法, 实例分割, RoIAlign 算法, 全卷积网络

Abstract: Face detection is an important research direction in computer vision and information security,which has been widely studied over the past few decades.In the traditional face detection method,there is no pixel-level segmentation process,which leads to the problem of face features with noise and unsatisfactory detection accuracy.In order to overcome this shortcoming,a face detection and segmentation method based on Mask R-CNN is proposed in this paper.In this method,ResNet-101 and RPN is used to generate RoIs,and RoIAlign faithfully retains the exact spatial locations to generate binary mask through Fully Convolution Network.In order to train the model,this paper constructs a face dataset with segmentation annotation information.The experimental results of well-known face detection dataset show that the proposed method has better face detection effect and can achieve pixel-level face information segmentation at the same time.

Key words: face detection, Mask R-CNN algorithm, instance segmentation, RoIAlign algorithm, Full Convolutional Network(FCN)

中图分类号: