[发明专利]基于深度学习的人脸特征点检测方法有效
| 申请号： | 202110056324.7 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112699847B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 黄鹤;黄迎 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 张荣 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的人脸特征点检测方法，包括：S1.输入一张待检测的彩色图像，通过图像预处理将彩色图像进行裁剪、缩放；S2.将预处理后的图像经过特征提取后输入到堆叠注意力沙漏网络中，得到特征点的热力图；S3.所述堆叠注意力沙漏网络输出的热力图通过softargmax进行操作，得到的结果即人脸特征点检测的输出结果。本发明的有益效果：提出的基于深度学习的人脸特征点检测系统通过堆叠注意力沙漏网络可以得到更高的检测准确率及更强的鲁棒性，从而表现出超越其它相关系统的准确性和稳定性，且端到端的回归方式具有更少的计算量及更高的运算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 特征 检测 方法 | ||
【主权项】：
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