[发明专利]人脸检测模型训练方法、人脸检测方法及装置有效
| 申请号： | 201610387636.5 | 申请日： | 2016-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN107463865B | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 张默 | 申请（专利权）人： | 北京陌上花科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 许志勇 |
| 地址： | 100080 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种人脸检测模型训练方法、人脸检测方法及装置，该方法包括：确定每个样本人脸图像对应的各初始人脸关键点位置坐标；计算与每个样本人脸图像的各初始人脸关键点坐标位置分别对应的局部特征矩阵；对每个样本人脸图像对应的图像特征矩阵进行降维处理；根据每个样本人脸图像对应的降维后的图像特征矩阵，对待训练人脸关键点检测模型矩阵进行训练，得到满足预设目标函数的目标人脸关键点检测模型矩阵。由于各样本人脸图像的图像特征矩阵维数较低，使得矩阵运算量得到大大降低，一方面提高了人脸关键点检测模型矩阵的训练处理速度，另一方面也有利于提高人脸关键点检测处理速度。 | ||
| 搜索关键词： | 检测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种人脸检测模型训练方法，其特征在于，包括：确定每个样本人脸图像对应的各初始人脸关键点位置坐标；计算与每个样本人脸图像的各初始人脸关键点坐标位置分别对应的局部特征矩阵；对每个样本人脸图像对应的图像特征矩阵进行降维处理，其中，所述图像特征矩阵是根据对应样本人脸图像对应的各所述局部特征矩阵确定的；根据每个样本人脸图像对应的降维后的图像特征矩阵，对待训练人脸关键点检测模型矩阵进行训练，得到满足预设目标函数的目标人脸关键点检测模型矩阵。
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