[发明专利]特征点检测、网络训练方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种特征点检测、网络训练方法、装置、电子设备和存储介质，其中，所述方法包括：基于第二神经网络获取图像中人脸的角度信息；根据所述角度信息从多个第一神经网络中确定第一目标神经网络，其中，所述第一神经网络用于获取对应的人脸角度范围内的人脸特征点的检测结果，不同的所述第一神经网络对应的人脸角度范围不同；基于所述第一目标神经网络获取所述图像中人脸特征点的检测结果。本发明实施例提高了人脸特征点检测的速度和准确度。

技术领域

本发明实施例涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种特征点检测、网络训练方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

人脸特征点检测是人脸相关计算机视觉问题中的重要一类。人脸特征点检测的核心任务是从人脸图像中检测得到人脸特征点的位置，如通过学习的神经网络对人脸图像进行检测，得到人脸特征点的位置。

发明内容

本发明实施例提供了人脸特征点检测技术方案。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种人脸特征点检测方法，包括：基于第二神经网络获取图像中人脸的角度信息；根据所述角度信息从多个第一神经网络中确定第一目标神经网络，其中，所述第一神经网络用于获取对应的人脸角度范围内的人脸特征点的检测结果，不同的所述第一神经网络对应的人脸角度范围不同；基于所述第一目标神经网络获取所述图像中人脸特征点的检测结果。

可选地，所述根据所述角度信息从多个第一神经网络中确定第一目标神经网络，包括：在所述多个第一神经网络中将人脸角度范围包含所述角度信息的第一神经网络确定为所述第一目标神经网络。

可选地，若存在多个人脸角度范围包含所述角度信息的第一神经网络，则在所述多个第一神经网络中将人脸角度范围包含所述角度信息的第一神经网络确定为所述第一目标神经网络，包括：确定人脸角度范围包含所述角度信息的多个第一神经网络为多个第一候选神经网络；获取多个所述第一候选神经网络分别针对相同数据各自的检测结果的误差信息；根据多个所述第一候选神经网络的误差信息确定所述第一目标神经网络。

可选地，所述根据多个所述第一候选神经网络的误差信息确定所述第一目标神经网络，包括：将误差信息最小或者误差信息小于或等于预定误差阈值的第一候选神经网络，确定为所述第一目标神经网络。

可选地，在确定第一目标神经网络之前，所述方法还包括：根据第一样本数据集训练多个所述第一神经网络，所述第一样本数据集中至少包含携带有多个人脸特征点位置的标注信息的样本数据和多个人脸角度的标注信息的样本数据。

可选地，所述根据第一样本数据集训练多个所述第一神经网络，包括：根据所述第一样本数据集包含的样本数据所携带的人脸角度的标注信息，将所述第一样本数据集划分为多个对应不同人脸角度范围的样本数据子集；根据多个所述样本数据子集对应训练多个所述第一神经网络。

可选地，在所述基于第二神经网络获取图像中人脸的角度信息之前，所述方法还包括：根据第二样本数据集训练用于获取人脸的角度信息的第二神经网络，所述第二样本数据集中至少包含携带有多个人脸角度的标注信息的样本数据。

可选地，所述根据第二样本数据集训练用于获取人脸的角度信息的第二神经网络，包括：获取多个所述第一神经网络分别针对相同数据各自的检测结果的误差信息；基于第二样本数据集并以多个所述第一神经网络的误差信息为指导信息，训练用于获取人脸的角度信息的第二神经网络

可选地，所述人脸特征点的检测结果包括：人脸特征点的位置信息。

可选地，所述人脸特征点包括以下至少之一：眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部外轮廓。