[发明专利]一种人脸关键点定位方法及定位装置

权利要求书

1.一种人脸关键点定位方法，其特征在于，包括：

对目标图像进行人脸检测获得人脸图像；

将所述人脸图像缩小为预设清晰度的缩小图像；

采用监督下降回归器从所述缩小图像提取第一级关键点；

将所述第一级关键点映射至所述人脸图像从而判断所述人脸图像的三维姿态；

基于所述三维姿态选择对应的组合随机树回归器对所述人脸图像提取第二级关键点。

2.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述监督下降回归器的训练方法包括：

步骤A：计算所有训练图像的平均形状，将所述平均形状作为当前形状，所述训练图像为预设清晰度的包括人脸的图像；

步骤B：提取所述当前形状的特征；

步骤C：基于岭回归方法由所述特征得到线性回归器；

步骤D：采用所述线性回归器求所述特征的预测偏差值；

步骤E：将所述当前形状加上所述预测偏差值得到新的当前形状并用所述新的当前形状取代原有的当前形状；

步骤F：重复执行步骤B至步骤E预设次数获得所述监督下降回归器。

3.如权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述预设次数为1-2次。

4.如权利要求2或3所述的定位方法，其特征在于，所述特征为梯度方向直方图。

5.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述组合随机树回归器包括左偏人脸回归器ERT_L、正面人脸回归器ERT_C及以及右偏人脸回归器ERT_R。

6.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述预设清晰度为人脸双眼之间的距离为20-30个像素。

7.一种人脸关键点定位装置，其特征在于，包括检测模块、缩小模块、第一定位模块、姿态判断模块及第二定位模块，其中：

所述检测模块用于对目标图像进行人脸检测获得人脸图像；

所述缩小模块用于将所述人脸图像缩小为预设清晰度的缩小图像；

所述第一定位模块用于采用监督下降回归器从所述缩小图像提取第一级关键点；

所述姿态判断模块用于将所述第一级关键点映射至所述人脸图像从而判断所述人脸图像的三维姿态；

所述第二定位模块用于基于所述三维姿态选择对应的组合随机树回归器对所述人脸图像提取第二级关键点。

8.如权利要求7所述的定位装置，其特征在于，还包括形状计算模块、特征提取模块、回归器生成模块及偏差值计算模块，其中：

所述形状计算模块用于计算所有训练图像的平均形状，将所述平均形状作为当前形状，所述训练图像为预设清晰度的包括人脸的图像；

所述特征提取模块用于提取所述当前形状的特征；

所述回归器生成模块用于基于岭回归方法由所述特征得到线性回归器；

所述偏差值计算模块用于采用所述线性回归器求所述特征的预测偏差值；

所述形状计算模块还用于将所述当前形状加上所述预测偏差值得到新的当前形状并用所述新的当前形状取代原有的当前形状。

9.如权利要求8所述的定位装置，其特征在于，所述组合随机树回归器包括左偏人脸回归器ERT_L、正面人脸回归器ERT_C及以及右偏人脸回归器ERT_R。

10.如权利要求1所述的定位装置，其特征在于，所述预设清晰度为人脸双眼之间的距离为20-30个像素。