[发明专利]一种人脸检测模型的自动标记装置

说明书

本申请公开了一种人脸检测模型的训练方法，通过将人脸图像五官边界点连线形成五官边界线，再将五官边界线扩大得到第一五官检测框；测量计算人脸姿态角度和坐标轴的调整量；并根据所述坐标轴的调整量调整第一五官检测框大小以及坐标，得到更精准的第二五官检测框；重复前述步骤获得多个第二五官检测框，依据所述多个第二五官检测框生成标记文件完成训练集；根据所述训练集训练获得人脸检测模型。本申请提供一种基于此种方法训练的人脸检测模型的五官自动标记工具，能减少人力成本消耗，提升人脸检测模型的适用能力。

技术领域

本申请涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种人脸识别中人脸检测模型的自动标记工具。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

在人脸识别的过程中，发明人发现：

现有的人脸识别需要借助人脸检测模型实现，人脸检测模型的构建需要大量的训练数据，目前的训练数据全部依靠手动采集进行标记，人力成本耗费大且效率低。人工采集的数据量有限，通过有限量的数据训练出的人脸检测模型识别能力有限，例如，在识别有装饰物的人脸时，经常出现识别失败的情况，降低了用户体验。

因此，为了减少人力成本消耗，提升人脸检测模型的适用能力，需要提供一种人脸检测模型的自动标记工具。

发明内容

本申请实施例提供一种人脸检测模型的自动标记方法的相关技术方案，用以解决现有技术中人工采集数据训练模型人力成本耗费大且效率低的技术问题。

本申请提供一种人脸检测模型的自动标记方法，包括如下步骤：

S01：获取人脸图像，采集五官边界点；

S02：将人脸图像的所述五官边界点连线形成五官边界线，再将所述五官边界线扩大得到第一五官检测框；

S03：测量人脸姿态角度，根据所述人脸姿态角度计算第一五官检测框上的点坐标的调整量；

S04：根据所述调整量调整第一五官检测框，得到更精准的第二五官检测框；

S05：重复步骤S01-S04获得多个第二五官检测框，依据所述多个第二五官检测框生成标记文件完成训练集；

S06：根据所述训练集训练获得人脸检测模型。

进一步地，将五官边界线扩大0.1倍到第一五官检测框。

进一步地，使用ResNet50人脸检测106点模型获得所述五官边界点。

进一步地，所述人脸姿态角度包括俯仰角、偏航角和翻滚角。

进一步地，通过opencv的solvePnP方法结合欧拉角计算公式得到俯仰角、偏航角和翻滚角。

本申请还提供一种人脸检测模型的自动标记装置，包括：

人脸图像获取模块(10)，用于获取人脸图像，采集五官边界点；

检测处理模块(11)，用于将人脸图像的所述五官边界点连线形成五官边界线，再将所述五官边界线扩大得到第一五官检测框；用于根据第一五官检测框上点的坐标调整量调整第一五官检测框，得到更精准的第二五官检测框；

计算模块(12)，用于测量计算人脸姿态角度和第一五官检测框上点的坐标调整量；

确定模块(13)，用于根据训练集训练获得人脸检测模型；其中，多个第二五官检测框生成标记文件完成所述训练集。

进一步地，将所述五官边界线扩大0.1倍到第一五官检测框。