【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体涉及一种目标对象检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在远程会议、线上培训等视频场景中，通常需要专业的摄像师对视频画面中的发言人进行判断，并对发言人进行实时跟踪检测地拍摄。但随着机器学习领域的发展，现如今大多采用人脸检测模型对视频中人物进行嘴部状态检测的方式来检测目标发言人，以节省聘请专业摄像师的成本和时间。
2、然而，由于嘴部状态的唇动信息存在难以捕捉、动作无规律、与发言动作无法产生较强关联等缺陷，使得在真实的视频场景中，大多人脸检测模型不仅难以准确地实现目标检测，还会出现诸如视频画面切换频繁、目标检测错误等缺陷。
技术实现思路
1、本申请提供了一种目标对象检测方法，能够有效地提升在视频场景中检测发言目标对象的准确性和稳定性。
2、第一方面，本申请提供了一种目标对象检测方法，所述方法包括：
3、对每个候选对象的人脸图像进行处理，得到每个候选对象的特征信息；
4、对所述特征信息进行处理，从每个候选对象中检测发言的目标对象。
5、第二方面，本申请还提供了一种人脸检测模型训练装置，所述装置包括：
6、人脸图像处理模块，用于对每个候选对象的人脸图像进行处理，得到每个候选对象的特征信息；
7、目标对象检测模块，用于对所述特征信息进行处理，从每个候选对象中检测发言的目标对象。
8、第三方面，本申请还提供了一种终端设备，所述终端设备包括处理器、存储器以及
9、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现任一项所述的目标对象检测方法中的步骤。
10、本申请提供的目标对象检测方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质，通过对候选对象的人脸图像进行处理，提取出候选对象较为丰富的特征信息，并基于丰富的特征信息检测发言的目标对象，从而能够有效地提升在视频场景中检测发言目标对象的准确性和稳定性。
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1.一种目标对象检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括每个候选对象在当前时间窗口的嘴部特征序列；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述拼接特征序列，从每个候选对象中检测发言的目标对象，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述拼接特征序列，从每个候选对象中检测发言的目标对象之后，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述每个候选对象在当前时间窗口的发言概率，以及每个候选对象在当前时间窗口的嘴部特征序列进行融合，得到每个候选对象在当前时间窗口的融合特征序列，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从每个候选对象中检测发言的目标对象之后，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从每个候选对象中检测发言的目标对象之后，还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从每个候选对象中检测发言的目标对象之后，还包括：
9.根据权利要求8所述
10.一种目标对象检测装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至9中任一项所述的目标对象检测方法中的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1至9任一项所述的目标对象检测方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种目标对象检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括每个候选对象在当前时间窗口的嘴部特征序列；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述拼接特征序列，从每个候选对象中检测发言的目标对象，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述拼接特征序列，从每个候选对象中检测发言的目标对象之后，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述每个候选对象在当前时间窗口的发言概率，以及每个候选对象在当前时间窗口的嘴部特征序列进行融合，得到每个候选对象在当前时间窗口的融合特征序列，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从每个候选对象中检测发言的目标对象之后，还包括：
7.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：范财理，党杰，
申请(专利权)人：TCL科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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