[发明专利]人脸框确定方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸框确定方法，其特征在于，包括：

对待测图片进行人脸检测，确定初始的人脸框；

根据所述初始的人脸框，确定所述待测图片中的待测人脸区域图像；

通过训练后的人脸关键点检测模型对所述待测人脸区域图像进行处理，得到人脸关键点信息；其中，所述训练后的人脸关键点检测模型为结合人脸姿态角信息训练得到的神经网络模型；

根据所述人脸关键点信息，确定所述待测图片中的目标人脸框；所述目标人脸框为所述初始的人脸框对应的矫正后的人脸框。

2.如权利要求1所述的人脸框确定方法，其特征在于，在所述通过训练后的人脸关键点检测模型对所述待测人脸区域图像进行处理，得到人脸关键点信息之前，还包括：

获取第一预设数量的人脸样本图像，其中，每个人脸样本图像均携带人脸关键点信息标签，且所述预设数量的人脸样本图像中存在不同人脸姿态的人脸样本图像；

通过预训练的人脸姿态角预测模型分别对各个所述人脸样本图像进行处理，确定各个所述人脸样本图像对应的人脸姿态角信息；

将第一预设数量的携带各自的人脸关键点信息标签及人脸姿态角信息的人脸样本图像输入待训练的人脸关键点检测模型进行训练，得到训练后的人脸关键点检测模型。

3.如权利要求2所述的人脸框确定方法，其特征在于，所述将第一预设数量的携带各自的人脸关键点信息标签及人脸姿态角信息的人脸样本图像输入待训练的人脸关键点检测模型进行训练，得到训练后的人脸关键点检测模型，包括：

将第一预设数量的携带各自的人脸关键点信息标签及人脸姿态角信息的人脸样本图像输入待训练的人脸关键点检测模型，并基于预设损失函数对所述待训练的人脸关键点检测模型进行训练，得到训练后的人脸关键点检测模型；其中，所述预设损失函数的值根据人脸样本图像的关键点预测误差确定，且所述人脸样本图像的关键点预测误差在所述预设损失函数中对应的权值根据所述人脸样本图像的人脸姿态角信息确定。

4.如权利要求1所述的人脸框确定方法，其特征在于，所述根据所述人脸关键点信息，确定所述待测图片中的目标人脸框，包括：

根据所述人脸关键点信息，确定第二预设数量的目标关键点；

根据所述第二预设数量的目标关键点的坐标值，定位所述待测图片中的目标人脸框的位置信息。

5.如权利要求4所述的人脸框确定方法，其特征在于，所述第二预设数量的目标关键点包括第三预设数量的左脸边缘区域关键点以及第四预设数量的右脸边缘区域关键点，所述目标人脸框的位置信息包括所述目标人脸框的水平位置信息，所述根据所述第二预设数量的目标关键点的坐标值，定位所述待测图片中的目标人脸框的位置信息，包括：

根据所述第三预设数量的左脸边缘区域关键点的坐标值，定位所述目标人脸框的第一水平坐标；

根据所述第四预设数量的右脸边缘区域关键点的坐标值，定位所述目标人脸框的第二水平坐标；

根据所述第一水平坐标及所述第二水平坐标，定位所述目标人脸框的水平位置信息。

6.如权利要求4所述的人脸框确定方法，其特征在于，所述第二预设数量的目标关键点包括眉毛关键点及眼睛关键点，所述目标人脸框的位置信息包括所述目标人脸框的竖直位置信息，对应地，所述根据所述第二预设数量的目标关键点的坐标值，定位所述待测图片中的目标人脸框的位置信息，包括：

根据所述眉毛关键点与所述眼睛关键点的竖直距离，以及所述眉毛关键点的竖直坐标值或者所述眼睛关键点的竖直坐标值，定位所述目标人脸框的竖直位置信息。

7.如权利要求4所述的人脸框确定方法，其特征在于，所述第二预设数量的目标关键点包括鼻子关键点及嘴巴关键点，所述目标人脸框的位置信息包括所述目标人脸框的竖直位置信息，对应地，所述根据所述第二预设数量的目标关键点的坐标值，定位所述待测图片中的目标人脸框的位置信息，包括：

根据所述鼻子关键点与所述嘴巴关键点的竖直距离，以及所述鼻子关键点的竖直坐标值或者所述嘴巴关键点的竖直坐标值，定位所述目标人脸框的竖直位置信息。