[发明专利]图像特征点定位方法及装置有效
| 申请号： | 201710573722.X | 申请日： | 2017-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN107403145B | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 张涛 | 申请（专利权）人： | 北京小米移动软件有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/66 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 林锦澜 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种图像特征点定位方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取人脸图像对应的初始特征矩阵，所述初始特征矩阵是所述人脸图像中的N个初始特征点的特征向量所组成的矩阵；通过预设的降维矩阵对所述初始特征矩阵进行降维处理，获得降维后的特征矩阵；根据预设的特征定位算法以及所述降维后的特征矩阵进行拟合计算，获得拟合后的特征矩阵；根据所述拟合后的特征矩阵确定所述人脸图像中的各个特征点。在进行特征点定位时，获取人脸图像对应的初始特征矩阵后，对初始特征矩阵进行降维处理，并根据降维后的初始特征矩阵进行特征点定位，降低了需要计算的维度，从而减少计算时间，提高特征点定位的速度，保证图像处理的时效性。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 特征 定位 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种图像特征点定位方法，其特征在于，所述方法包括：获取人脸图像对应的初始特征矩阵，所述初始特征矩阵是所述人脸图像中的N个初始特征点的特征向量所组成的矩阵，N≥1，且N为整数；通过预设的降维矩阵对所述初始特征矩阵进行降维处理，获得降维后的特征矩阵；根据预设的特征定位算法以及所述降维后的特征矩阵进行拟合计算，获得拟合后的特征矩阵；根据所述拟合后的特征矩阵确定所述人脸图像中的各个特征点。
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