[发明专利]特征点定位方法及装置在审
| 申请号： | 201711311746.4 | 申请日： | 2017-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN108121951A | 公开（公告）日： | 2018-06-05 |
| 发明（设计）人： | 陈志军 | 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;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京尚伦律师事务所 11477 | 代理人： | 代治国 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开是关于特征点定位方法及装置。该方法包括：根据卷积神经网络的第一子网络，提取待检测的人脸图像的第一特征图；第一子网络至少包括卷积神经网络的第一特征提取层；根据第一特征图，确定人脸图像的人脸位置框；根据人脸位置框、第一特征图和第二子网络，确定人脸图像中的特征点及其位置；第二子网络层至少包括卷积神经网络的第二特征提取层和全连接层。该技术方案可以在得到人脸位置框图之后，根据人脸位置框图、第一特征图和第二子网络得到人脸图像中的特征点及位置，这样，卷积神经网络可以一次性解决人来检测和特征点检测的两个问题，实现了神经网络的多任务处理的可能，提高了卷积神经网络的使用效率。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 子网络 人脸图像 人脸位置 特征图 特征点定位 特征提取 特征点 多任务处理 特征点检测 神经网络 使用效率 连接层 一次性 检测 | ||
【主权项】：
一种特征点定位方法，其特征在于，包括：根据卷积神经网络的第一子网络，提取待检测的人脸图像的第一特征图；所述第一子网络至少包括所述卷积神经网络的第一特征提取层；根据所述第一特征图，确定所述人脸图像的人脸位置框；根据所述人脸位置框、所述第一特征图和第二子网络，确定所述人脸图像中的特征点及其位置；所述第二子网络层至少包括所述卷积神经网络的第二特征提取层和全连接层。
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