(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210445376.8 (22)申请日 2022.04.26 (71)申请人 西北大学 地址 710069 陕西省西安市太白北路2 29号 (72)发明人 王小凤　乔相茹　周明全　李康　 田蓉蓉　赵卓屹　余帆　 (74)专利代理 机构 西安众和至成知识产权代理 事务所(普通 合伙) 61249 专利代理师 申玲红 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/70(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于改进的YoloX的戏曲角色妆容脸部 检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于改进的YoloX的戏曲 角色妆容脸部检测方法， 包括如下步骤： 步骤1、 改进YoloX； 步骤2、 数据预处理； 步骤3、 特征提 取； 步骤4、 特征融合； 步骤5、 目标标注； 步骤6、 对 预测结果进行解码； 步骤 7、 对得到的预测框进行 得分排序与非极大值抑制， 找出得分满足置信度 的预测框并筛选出一定区域内属于同一种类且 得分最大的预测框， 即为最终的检测结果。 本发 明在YoloX上进行了模块替换、 调整池化核大小 并引入关键点检测的改进， 在提高了人脸检测精 度和速率的同时有效地解决了带有戏曲特定妆 容的人脸因具有虚拟性、 夸张性等特点无法准确 检测的问题。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 114882556 A 2022.08.09 CN 114882556 A 1.一种基于改进的Yo loX的戏曲角色妆容 脸部检测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤1、 对通用目标检测算法YoloX进行改进： 将主干网络CSPdarknet中 的Focus模块替 换为Stem模块， 调整加强特征提取网络FPN中的SPP模块池化核为更小的核， 在分类器与回 归器Yolo Head中引入5个人脸关键点进行回归； 步骤2、 数据 预处理： 收集秦腔戏曲妆容人脸数据， 对其进行标注， 并添加到公共人脸数 据集中， 然后使用Mosaic方法通过 随机缩放、 随机裁剪和随机排布的方式对数据集进行增 强， 并将增强后的数据传入改进后的Yo loX的输入端 进行特征层堆叠， 扩充通道； 步骤3、 特征提取： 将经输入端处理过的数据传入主干网络CSPdarknet中进行特征提 取， 获取到三个特 征层； 步骤4、 特征融合： 将步骤3获得的三个特征层传入加 强特征提取网络FPN， 分别使用上 采样和下采样的方式实现特 征融合， 得到三个加强过的有效特 征层； 步骤5、 目标标注： 将三个加强过的有效特征层传入YoloX的分类器与回归器Yolo  Head 中得到特征图， 并将其转化为特征点的集合， 判断特征点是否有物体与其对应， 获得最 终的 预测结果； 步骤6、 对预测结果进行解码： 预测结果分为Reg预测结果、 Obj预测结果和Cls预测结果 三个部分， 将三 者结合绘制出相应的预测框； 步骤7、 对得到的预测框进行得分排序与非极大值抑制， 找出得分满足置信度的预测框 并筛选出一定区域内属于同一种类且得分最大的预测框， 即为 最终的检测结果。 2.如权利要求1所述的基于改进的YoloX的戏曲角色妆容脸部检测方法， 其特征在于， 所述步骤5在分类器与回归器Yolo  Head中， 采用更适用于人脸检测的Loss函数， 损失函数 为： 该损失函数的作用是对于小误差， 表现为具有偏移量的对数函数， 而对于大误差， 则表 现为L1损失函数： L1(x)＝|x|； 其中， 正数ω将非线性部分的范围限制在[ ‑ω,ω]区间内， e 代表约束非线性区域的曲率， 并且 为一个常数， 平滑地连接了分段定义的 线性和非线性部分。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114882556 A 2一种基于改进的Yo loX的戏曲角色妆容脸部检测方 法 技术领域 [0001]本发明涉及计算机图形学处理， 具体涉及一种基于改进的YoloX的戏曲角色妆容 脸部检测方法。 背景技术 [0002]戏曲艺术作为中华非物质文化遗产， 是中华文明传承的重要载体。 传播、 传承、 推 广戏曲艺术， 对增强民族自信和自豪， 弘扬民族文化， 意义重大。 戏曲表演绘声绘色、 眉目传 情， 妆容精 致， 蕴含着丰富的文化信息。 戏曲中妆容丰富， 代表着对人物的形象创造， 使 得观 众对戏剧中人物的角色、 性格， 在登场的一刹 那， 不需道出身份， 即有鲜明的基本认识。 戏曲 化妆从一勾一抹的化妆中彰显人物的性格化， 朝着 “写意”方向发展， 具有虚拟性、 象征性、 夸张性的特点， 如戏曲中的生、 旦角色为了将人物烘托得更鲜明， 将眼睛和眉毛故意吊高； 净、 丑角色常将眉、 鼻窝、 嘴唇等夸张地拉大、 变形， 以便能吸引观众的注意及突显人物角色 的性格化。 目前， 计算机在图像、 视频领域都有一定的研究进展， 但对具有脸谱妆容的戏曲 角色方面研究还很少 。 人脸检测是人脸识别、 人脸老化、 人脸表情识别等任务的前提条件， 同样， 戏曲角色妆容脸部检测也是戏曲角色识别、 身份识别、 情感识别等任务的首要工作， 因为只有将具有戏曲特定妆容的脸部检测出来， 才能更好地研究这些独特特点背后的含 义。 [0003]由于戏曲有自己的特点， 有特定 的脸谱妆容， 与人们平时化妆或演出的妆容存在 较大差异。 目前， 不论是采用现有的探索人脸独特特征的人脸检测器， 还是采用通用目标检 测器都无法准确检测出戏曲角色化妆后的脸部。 因此， 迫切需要研究实现能够检测出戏曲 特定妆容的脸部检测器， 以支撑对戏曲文化传承保护和对戏曲文化 艺术风格的研究。 发明内容 [0004]针对现有技术的不足， 本发明的目的在于提供一种基于改进的YoloX的戏 曲角色 妆容脸部检测方法， 以解决现有技 术无法准确检测戏曲角色带妆脸部的问题。 [0005]为了实现上述目的， 本发明采用以下技 术方案予以实现： [0006]一种基于改进的Yo loX的戏曲角色妆容 脸部检测方法， 包括如下步骤： [0007]步骤1、 对通用目标检测算法YoloX进行改进： 将主干网络CSPdarknet中的Focus模 块替换为Stem模块， 调整加强特征提取网络FPN中的SPP模块池化核为更小的核， 在分类器 与回归器Yo lo Head中引入5个人脸关键点进行回归； [0008]步骤2、 数据预处理： 收集秦腔戏曲妆容人脸数据， 对其进行标注， 并添加到 公共人 脸数据集中， 然后使用Mosaic方法通过 随机缩放、 随机裁剪和随机排布的方式对数据集进 行增强， 并将增强后的数据传入改进后的Yo loX的输入端 进行特征层堆叠， 扩充通道； [0009]步骤3、 特征提取： 将经输入端处理过的数据传入主干网络CSPdarknet中进行特征 提取， 获取到三个特 征层； [0010]步骤4、 特征融合： 将步骤3获得的三个特征层传入加强特征提取网络FPN， 分别使说　明　书 1/4 页 3 CN 114882556 A 3