[发明专利]用于生成信息的方法和装置

说明书

本公开的实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标人脸图像，以及将目标人脸图像输入预先训练的人脸特征识别模型，其中，人脸特征识别模型用于识别人脸图像所对应的人脸的至少一种特征，获得识别结果，所获得的识别结果与人脸图像中的人脸关键点的位置相关，人脸特征识别模型包括特征提取层，特征提取层用于提取人脸图像的图像特征；获取人脸特征识别模型的特征提取层提取的图像特征；将所获取的图像特征和目标人脸图像输入预先训练的人脸关键点识别模型，获得目标人脸图像的人脸关键点信息。该实施方式利用了与人脸关键点的位置相关的图像特征作为参考数据，可以实现更为准确、快捷的人脸关键点识别。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及用于生成信息的方法和装置。

背景技术

随着人脸识别技术的发展，人脸关键点检测技术也得到了广泛应用，例如用于特效添加、人脸三维模型构建等。

人脸关键点指的是人脸中具有明显语义区分度的点。目前，人脸关键点检测的流程一般为将待检测人脸图像输入一个预先训练的人脸关键点检测模型，获得检测结果。

发明内容

本公开的实施例提出了用于生成信息的方法和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种用于生成信息的方法，该方法包括：获取目标人脸图像，以及将目标人脸图像输入预先训练的人脸特征识别模型，其中，人脸特征识别模型用于识别人脸图像所对应的人脸的至少一种特征，获得识别结果，所获得的识别结果与人脸图像中的人脸关键点的位置相关，人脸特征识别模型包括特征提取层，特征提取层用于提取人脸图像的图像特征；获取人脸特征识别模型的特征提取层提取的图像特征；将所获取的图像特征和目标人脸图像输入预先训练的人脸关键点识别模型，获得目标人脸图像所对应的人脸关键点信息。

在一些实施例中，将目标人脸图像输入预先训练的人脸特征识别模型，包括：将目标人脸图像输入预先训练的人脸特征识别模型，获得识别结果。

在一些实施例中，人脸特征识别模型通过如下步骤训练得到：获取训练样本集，其中，训练样本包括样本人脸图像和针对样本人脸图像预先标注的样本识别结果，样本识别结果用于表征样本人脸图像所对应的人脸的至少一种特征，样本识别结果与样本人脸图像中的人脸关键点的位置相关；利用机器学习方法，将训练样本集中的训练样本的样本人脸图像作为输入，将所输入的样本人脸图像所对应的样本识别结果作为期望输出，训练得到人脸特征识别模型。

在一些实施例中，人脸关键点识别模型通过以下步骤训练获得：获取训练样本集，其中，训练样本包括样本人脸图像和针对样本人脸图像预先标注的样本人脸关键点信息；对于训练样本集中的训练样本，执行以下步骤：将该训练样本中的样本人脸图像输入人脸特征识别模型；获取人脸特征识别模型的特征提取层提取的图像特征作为样本图像特征，以及利用所获取的样本图像特征和该训练样本组成新的训练样本；利用机器学习方法，将所组成的新的训练样本中的训练样本包括的样本人脸图像和样本图像特征作为输入，将所输入的样本人脸图像和样本图像特征所对应的样本人脸关键点信息作为期望输出，训练得到人脸关键点识别模型。

在一些实施例中，人脸特征识别模型所识别的特征包括以下至少一项：表情、头部姿态、脸型、年龄。

第二方面，本公开的实施例提供了一种用于生成信息的装置，该装置包括：图像获取单元，被配置成获取目标人脸图像，以及将目标人脸图像输入预先训练的人脸特征识别模型，其中，人脸特征识别模型用于识别人脸图像所对应的人脸的至少一种特征，获得识别结果，所获得的识别结果与人脸图像中的人脸关键点的位置相关，人脸特征识别模型包括特征提取层，特征提取层用于提取人脸图像的图像特征；特征获取单元，被配置成获取人脸特征识别模型的特征提取层提取的图像特征；信息生成单元，被配置成将所获取的图像特征和目标人脸图像输入预先训练的人脸关键点识别模型，获得目标人脸图像所对应的人脸关键点信息。