[发明专利]人脸特征点定位方法、装置、介质及电子设备在审
| 申请号： | 201910877995.2 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110717405A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 罗天文 | 申请（专利权）人： | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 44232 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 | 代理人： | 孙强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开涉及图像算法领域，揭示了一种人脸特征点定位方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：将目标人脸图像输入至第一卷积模型，得到第一卷积模型的预定层卷积层输出的第一浅层特征图；利用双线性插值算法对第一浅层特征图中的候选特征点进行双线性插值，得到第二浅层特征图；将第二浅层特征图输入至与第一卷积模型级联的第二卷积模型，得到第二卷积模型输出的与目标人脸图像对应的人脸特征图，其中，第二卷积模型的预定层卷积层及之前的每一卷积层的权重分别与第一卷积模型对应层数的卷积层的权重一致。此方法下，提高了人脸特征点定位精度，由于级联模型之间的卷积层共享权重，可以减少计算量和参数量，提高模型的训练速度和收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 特征图 浅层 权重 目标人脸图像 人脸特征点 预定层 级联 双线性插值算法 候选特征点 电子设备 人脸特征 图像算法 输出 计算量 双线性 收敛 共享 | ||
【主权项】：
1.一种人脸特征点定位方法，其特征在于，所述方法包括：/n将待定位特征点的目标人脸图像输入至第一卷积神经网络模型，得到所述第一卷积神经网络模型的预定层卷积层输出的包含多个候选特征点的第一浅层特征图；/n利用双线性插值算法对所述第一浅层特征图中的候选特征点进行双线性插值，得到第二浅层特征图；/n将所述第二浅层特征图输入至与所述第一卷积神经网络模型级联的第二卷积神经网络模型，得到所述第二卷积神经网络模型输出的与所述待定位特征点的目标人脸图像对应的人脸特征图，其中，所述第二卷积神经网络模型的预定层卷积层及所述预定层卷积层之前的所有卷积层中每一卷积层的权重分别与所述第一卷积神经网络模型对应层数的卷积层的权重一致，所述第二卷积神经网络模型的预定层卷积层在所有所述第二卷积神经网络模型的卷积层中的排序和所述第一卷积神经网络模型的预定层卷积层在所有所述第一卷积神经网络模型的卷积层中的排序一致。/n
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