[發明專利]一種多視角二維人臉特征點自動定位方法

有效

• 申請號: 201510080295.2
• 申請日: 2015-02-15
• 公開（公告）號: CN104615996B
• 公開（公告）日: 2017-11-21
• 發明（設計）人: 趙啟軍;程賓洋
• 申請（專利權）人: 四川川大智勝軟件股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 四川力久律師事務所51221
• 代理人: 熊曉果,林輝輪

1.一種多視角二維人臉特征點自動定位方法，其特征在于，包括訓練、測試兩個階段，所述訓練階段包括以下步驟：第一步，訓練數據準備：將包含多視角人臉圖像的訓練數據集根據角度范圍劃分為多個訓練子集；第二步，單視角特征點定位引擎訓練：針對第一步中的每個訓練子集，訓練一個級聯的回歸特征點定位引擎；第三步，單視角特征點紋理模板的生成：針對第一步中的每個訓練子集，訓練一個基于紋理特征的模板，選取每個訓練子集中不同視角的訓練圖像的特征點進行訓練，相應的正樣本以特征點位置為中心塊，相應的負樣本以特征點位置偏移后的位置為中心塊，利用這些正負樣本訓練一個分類器，然后用所述分類器的輸出分值和相應的類別標簽，訓練一個邏輯回歸函數；

所述測試階段包括以下步驟：第一步，初始化輸入圖像上的特征點位置；第二步，將所述輸入圖像及其初始特征點位置依次輸入上述訓練階段第二步訓練好的每個視角的回歸特征點定位引擎，得到不同視角下的特征點定位結果；第三步，利用上述訓練階段第三步訓練好的每個視角下的特征點紋理模板的邏輯回歸函數計算對于所述輸入圖像屬于相應視角的可能性；第四步，將具有最大可能性的視角下的特征點定位結果作為最終的特征點檢測結果。

2.根據權利要求1所述的多視角二維人臉特征點自動定位方法，其特征在于，所述訓練階段第二步中，所述級聯的每一級由多個回歸器構成，這些回歸器在訓練過程中共享一個特征空間，每一個回歸器根據輸入的人臉圖像、當前人臉圖像的特征點位置、以及由輸入的人臉圖像和初始特征點位置計算的特征，通過一個回歸函數計算出特征點位置的調整量。

3.根據權利要求2所述的多視角二維人臉特征點自動定位方法，其特征在于，所述訓練階段的訓練過程中，基于給定的訓練數據子集，迭代優化每一個回歸器的回歸函數，由初始特征點位置出發，逐級回歸修正，使得特征點位置逼近標定的特征點正確位置，當對于訓練數據的特征點定位的誤差低于指定的閾值時，訓練過程結束，得到針對這一視角的回歸特征點定位引擎。

4.根據權利要求1所述的多視角二維人臉特征點自動定位方法，其特征在于，所述訓練階段第三步中，選取每個訓練子集中不同視角的訓練圖像中區分度高的特征點進行訓練。

5.根據權利要求4所述的多視角二維人臉特征點自動定位方法，其特征在于，所述區分度高的特征點包括鼻尖、嘴角、眼角。

6.根據權利要求1所述的多視角二維人臉特征點自動定位方法，其特征在于，所述訓練階段第三步中，基于紋理特征的模板將作為在不同視角特征點定位引擎的結果之間進行選擇的依據。

7.根據權利要求1所述的多視角二維人臉特征點自動定位方法，其特征在于，每個所述中心塊提取的紋理特征，作為樣本的特征向量。