[發明專利]關鍵點定位方法

有效

• 申請號: 201710191274.7
• 申請日: 2017-03-27
• 公開（公告）號: CN106991388B
• 公開（公告）日: 2020-04-21
• 發明（設計）人: 孫哲南;李琦;張鴻文
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/08
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 任巖

1.一種關鍵點定位方法，包括以下步驟：

步驟S1、輸入圖片，采用預訓練的全卷積網絡獲取所述圖片中感興趣物體的每個關鍵點的響應圖；

步驟S2、基于所述每個關鍵點的響應圖，采用預訓練的點分布模型獲取所述每個關鍵點的初始定位；

步驟S3、基于加權約束均值漂移方法，迭代調整所述每個關鍵點的定位，最后得到所述每個關鍵點的最終定位；

所述步驟S2具體包括以下步驟：

步驟S21、選擇所述每個關鍵點的響應圖中響應值最大的位置，作為所述每個關鍵點的粗略定位；

步驟S22、采用預訓練的點分布模型以最小重構誤差重構上述粗略定位，得到一定位形狀，并將所述定位形狀作為所述每個關鍵點的初始定位；

所述步驟S3具體包括以下步驟：

步驟S31、提取所述每個關鍵點的響應圖中，以當前定位為中心的每個關鍵點的局部響應圖；

步驟S32、基于所述每個關鍵點的局部響應圖，計算置信度向量；

所述置信度向量根據所述每個關鍵點的局部響應圖的響應情況計算；所述局部響應圖的響應值越大、響應位置越集中，所述置信度向量越大；所述置信度向量w_i的表達式如下：

其中，sigmoid(·)為S型函數，a、b為經驗參數，Ψ_i是第i個關鍵點對應的形狀索引坐標的集合，是局部響應圖在坐標y_i處的取值，表示局部響應圖響應值的空間分布方差；

步驟S33、對所述每個關鍵點的局部響應圖進行歸一化，使所述每個關鍵點的局部響應圖的響應值求和為1；

步驟S34、基于所述歸一化后的局部響應圖計算均值漂移向量；

所述均值漂移向量為通過對所述每個關鍵點的局部響應圖進行核密度估計計算得到；所述均值漂移向量的表達式如下：

其中，Ψ_i是第i個關鍵點對應的形狀索引坐標的集合，是局部響應圖在坐標y_i處的取值，為高斯分布的概率密度函數，表示第i個關鍵點在坐標軸y軸上的當前定位，ρ為平滑響應圖的自由參數，w_i為置信度向量，I為單位矩陣，是局部響應圖在坐標z_i處的取值，表示第i個關鍵點的當前定位；

步驟S35、基于所述置信度向量和均值漂移向量，采用加權約束均值漂移方法計算所述點分布模型的參數更新量；

所述采用加權約束均值漂移方法計算所述點分布模型的參數更新量的表達式如下：

Δp＝-(ρΛ^-1+J^TWJ)^-1(ρΛ^-1p^c-J^TWv)；

其中Δp是點分布模型的參數更新量，ρ為平滑響應圖的自由參數，Λ是點分布模型的參數p的高斯先驗分布的方差矩陣，J為點分布模型的雅可比矩陣，W＝diag(w_i)是以置信度向量w_i為主對角元素的對角矩陣，p^c表示當前的點分布模型參數，v是均值漂移向量；

步驟S36、基于所述參數更新量，采用所述點分布模型更新所述每個關鍵點的定位；

步驟S37、判斷所述點分布模型的計算是否收斂或是否達到最大迭代次數，是，則輸出所述每個關鍵點的最終定位，否，則重復步驟S31～S36。

2.如權利要求1所述的關鍵點定位方法，其特征在于，所述步驟S31中的每個關鍵點的局部響應圖的大小隨著迭代次數的增加而減小，直至其寬度小于預設值。

3.如權利要求1所述的關鍵點定位方法，其特征在于，所述形狀索引坐標是指所述局部響應圖在原響應圖中對應的坐標。

4.如權利要求1所述的關鍵點定位方法，其特征在于，所述全卷積網絡的回歸目標為所述每個關鍵點的理想響應圖；所述理想響應圖為一幅以所述關鍵點的真實定位為中心的二維高斯響應圖。

5.如權利要求1所述的關鍵點定位方法，其特征在于，所述點分布模型為所述每個關鍵點的定位形狀與模型參數的映射函數；所述模型參數包括所述圖片中每個關鍵點定位形狀的仿射變換及非剛性變換參數。