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龙图腾网获悉昆明仁量科技有限公司申请的专利基于多任务级联卷积网络的人脸识别处理方法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：CN120071412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411934269.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于多任务级联卷积网络的人脸识别处理方法及存储介质是由张楠;王晓冬设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务级联卷积网络的人脸识别处理方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多任务级联卷积网络的人脸识别处理方法及存储介质，该方法包括：构建多任务级联卷积网络，将多任务级联卷积网络划分为三级卷积神经网络，第一级联网络为P‑Net，第二级联网络和第三级联网络分别为R‑Net与O‑Net；采集获取单人脸图像样本集对多任务级联卷积网络进行训练，获得收敛后的多任务级联卷积网络；获取待检测人脸图像，将待检测人脸图像进行预处理，将预处理后的待检测人脸图像输入至第一级联网络，获得包含人脸候选窗口图像；将包含人脸候选窗口图像通过第二级联网络的置信度筛选；将置信度筛选后的人脸候选窗口图像输入至第三级联网络，第三级联网络进行处理输出最终的包含人脸的图像。

本发明授权基于多任务级联卷积网络的人脸识别处理方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务级联卷积网络的人脸识别处理方法，其特征在于，包括如下操作步骤： 构建多任务级联卷积网络，将多任务级联卷积网络划分为三级卷积神经网络，第一级联网络为P-Net，第二级联网络和第三级联网络分别为R-Net与O-Net；采集获取单人脸图像样本集对所述多任务级联卷积网络进行训练，获得收敛后的多任务级联卷积网络； 获取待检测人脸图像，将所述待检测人脸图像进行预处理，将所述预处理后的待检测人脸图像输入至所述第一级联网络，获得包含人脸候选窗口图像； 将所述包含人脸候选窗口图像通过所述第二级联网络的置信度筛选；将所述置信度筛选后的人脸候选窗口图像输入至第三级联网络，第三级联网络进行处理输出最终的包含人脸的图像 获取待检测人脸图像，将所述待检测人脸图像进行预处理，将所述预处理后的待检测人脸图像输入至所述第一级联网络，获得包含人脸候选窗口图像，具体包括： 将所述待检测人脸图像进行预处理，以获得待检测人脸图像的图像金字塔；所述图像金字塔包括预处理后的多层的人脸图像；所述预处理是指对当前的待检测人脸图像进行多次缩放，每次缩放得到一层的人脸图像； 在对每一层的缩放图像进行滑动检测所述人脸图像时，关联相邻层的步长采用变化的调节步长进行滑动检测得到包含人脸候选窗口图像，具体包括： 初始化处理时，获取当前层的缩放图像相对于原图像的缩放比例；然后在当前层的缩放图像上检测单一目标人脸，在当前层内随机设置个标准步长； 在当前层的缩放图像上按照所述标准步长进行滑动检测第一人脸目标物，输出针对当前第一人脸目标物的多个候选窗口；针对当前第一人脸目标物进行单一目标检测，获得针对当前第一人脸目标物的多个候选窗口； 判断当前层的缩放图像上当前第一人脸目标物的多个候选窗口的第一人脸目标的置信度；确定置信度大于标准置信度阈值为有效候选窗口；判断当前第一人脸目标物的多个有效候选窗口是否大于候选窗口数量限制阈值；如果有效候选窗口的数量大于候选窗口数量限制阈值，则认为当前所选的第一人脸目标物的候选窗口还是很多，所以判定当前层的标准步长依然小，因此在对当前层的缩放图像上进行第二人脸目标物检测时，增加当前层预设的步长，实现第二人脸目标物检测，重复上述步骤判断当前第二人脸目标物的多个有效候选窗口是否大于候选窗口数量限制阈值，如果有效候选窗口的数量仍然大于候选窗口数量限制阈值，则针对第三人脸目标物检测时继续增加步长直至当前层的多个人脸目标物检测完或者直至当前层的第n个人脸目标物检测的有效候选窗口的数量小于候选窗口数量限制阈值则不再增加标准步长的长度；确定最终的标准步长长度为当前层的缩放图像的目标标准步长；在下一层的缩放图像进行滑动检测时，首先判断下一层的缩放图像与对当前层的缩放图像的关系，如果下一层的缩放图像是当前层的缩放图像的进一步缩放图像；则直接调用上一层的缩放图像的目标标准步长作为本层的缩放图像标准步长进行本层的缩放图像上滑动检测第1-m个人脸目标物；继续重复上述步骤，判断执行目标标准步长在本层的第1-m个人脸目标物检测时是否需要继续执行调节步长进行滑动检测处理。

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