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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种多任务人脸检测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116189269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310250509.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种多任务人脸检测方法、装置、电子设备及存储介质是由曹一波;刘顺;胡伊斐设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多任务人脸检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多任务人脸检测方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的多任务人脸检测方法包括：获取待检测的图像，并将所述图像处理至固定大小；将所述固定大小的图像输入训练好的YOLOv7改进模型中进行处理，所述YOLOv7改进模型包括顺次连接的主干网络、颈部网络、由并行的人脸区域检测头和人脸关键点检测头组成的检测网络、结果融合输出网络；当所述待检测的图像中包含人脸，输出结果为人脸检测候选框和标记的人脸关键点。本发明所述的多任务人脸检测方法，通过形成以人脸区域检测为主，人脸关键点检测为辅的多任务框架，来实现对人脸检测精度提升的同时，保证其检测速度。

本发明授权一种多任务人脸检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多任务人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测的图像，并将所述图像处理至固定大小； 将所述固定大小的图像输入训练好的YOLOv7改进模型中进行处理，所述YOLOv7改进模型包括顺次连接的主干网络、颈部网络、由并行的人脸区域检测头和人脸关键点检测头组成的检测网络、结果融合输出网络；所述YOLOv7改进模型中，人脸区域检测头采用最小二乘法作为损失函数，人脸关键点检测头使用交叉熵损失函数；所述颈部网络采用SPPCSPC模块，包括CBS块和四个不同的maxpool分支； 所述CBS块由卷积层、批标准化层和激活函数sliu组成； 其中，卷积核k=1，步长s=1的CBS块用于改变通道数；卷积核k=3，步长s=1CBS块用于特征提取；卷积核k=3，步长s=2的CBS块用于下采样；所述人脸关键点检测头为PFLD网络模型，包括主网络和辅助网络； 所述主网络用于预测特征点的位置，包括采用mobilenetv2的多个bottleneck层，3个并行的多尺度卷积层，和将多个尺度的特征连接起来的全连接层； 所述辅助网络用于在训练时预测人脸姿态； 当所述待检测的图像中包含人脸，输出结果为人脸检测候选框和标记的人脸关键点。

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