[发明专利]人脸关键点的模型训练及其检测方法和装置有效
| 申请号： | 201810118211.3 | 申请日： | 2018-02-06 |
| 公开（公告）号： | CN108399373B | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 李宣平 | 申请（专利权）人： | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 莎日娜 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了人脸关键点的模型训练及其检测方法和装置，该模型训练方法包括：从训练图像中提取人脸数据；将所述人脸数据输入至所述第一级网络进行训练，所述第一级网络用于输出人脸关键点的预测坐标；当所述第一级网络训练完成时，在所述人脸数据中、基于所述预测坐标生成目标数据；将所述目标数据输入至所述第二级网络进行训练，所述第二级网络用于输出所述人脸关键点的坐标偏移值；当所述第二级网络训练完成时，确定所述级联网络为人脸关键点检测模型。通过两级网络学习预测坐标与坐标偏移值，在复杂场景下，依然可以得到精确的人脸关键点的坐标。 | ||
| 搜索关键词： | 关键点 人脸 模型训练 人脸数据 第一级 方法和装置 目标数据 网络训练 坐标偏移 完成时 网络 预测 关键点检测 复杂场景 级联网络 两级网络 训练图像 坐标生成 输出 检测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于级联网络的人脸关键点检测模型的训练方法，其特征在于，所述级联网络包括第一级网络与第二级网络，所述方法包括：从训练图像中提取人脸数据；将所述人脸数据输入至所述第一级网络进行训练，所述第一级网络用于输出人脸关键点的预测坐标；当所述第一级网络训练完成时，在所述人脸数据中、基于所述预测坐标生成目标数据；将所述目标数据输入至所述第二级网络进行训练，所述第二级网络用于输出所述人脸关键点的坐标偏移值；当所述第二级网络训练完成时，确定所述级联网络为人脸关键点检测模型；其中，所述在所述人脸数据中、基于所述预测坐标生成目标数据，包括：在所述人脸数据中、基于所述预测坐标提取局部图像数据；将多个人脸关键点对应的所述局部图像数据按照颜色组合为数据矩阵，作为目标数据；所述人脸数据预先设置有所述人脸关键点的真实坐标。
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