[发明专利]一种多视角二维人脸特征点自动定位方法

摘要

本发明涉及计算机应用技术和计算机视觉技术领域，具体涉及一种多视角二维人脸特征点自动定位方法，包括训练、测试两个阶段，所述训练阶段包括以下步骤第一步，将包含多视角人脸图像的训练数据集根据角度范围划分为多个训练子集；第二步，单视角特征点定位引擎训练即针对第一步中的每个训练子集，训练一个级联的回归特征点定位引擎。本发明提升了每个视角下的特征点定位的鲁棒性，能够检测左右偏转角度从负90度到正90度二维人脸图像上的特征点。

主权项

一种多视角二维人脸特征点自动定位方法，其特征在于，包括训练、测试两个阶段，所述训练阶段包括以下步骤：第一步，训练数据准备：将包含多视角人脸图像的训练数据集根据角度范围划分为多个训练子集；第二步，单视角特征点定位引擎训练：针对第一步中的每个训练子集，训练一个级联的回归特征点定位引擎；第三步，单视角特征点纹理模板的生成：针对第一步中的每个训练子集，训练一个基于纹理特征的模板，选取每个训练子集中不同视角的训练图像的特征点进行训练，相应的正样本以特征点位置为中心块，相应的负样本以特征点位置偏移后的位置为中心块，利用这些正负样本训练一个分类器，然后用所述分类器的输出分值和相应的类别标签，训练一个逻辑回归函数；所述测试阶段包括以下步骤：第一步，初始化输入图像上的特征点位置；第二步，将所述输入图像及其初始特征点位置依次输入上述训练阶段第二步训练好的每个视角的回归特征点定位引擎，得到不同视角下的特征点定位结果；第三步，利用上述训练阶段第三步训练好的每个视角下的特征点纹理模板的逻辑回归函数计算对于所述输入图像属于相应视角的可能性；第四步，将具有最大可能性的视角下的特征点定位结果作为最终的特征点检测结果。