[發明專利]用于生成信息的方法和裝置有效
| 申請號: | 201810878615.2 | 申請日: | 2018-08-03 |
| 公開(公告)號: | CN109101919B | 公開(公告)日: | 2022-05-10 |
| 發明(設計)人: | 鄧啟力 | 申請(專利權)人: | 北京字節跳動網絡技術有限公司 |
| 主分類號: | G06V40/16 | 分類號: | G06V40/16;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司: | 上海光柵知識產權代理有限公司 31340 | 代理人: | 關浩;馬雯雯 |
| 地址: | 100041 北京市石景山區*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 生成 信息 方法 裝置 | ||
1.一種用于生成信息的方法,包括:
獲取目標人臉圖像和所述目標人臉圖像所對應的初始人臉關鍵點信息,其中,初始人臉關鍵點信息用于表征初始人臉關鍵點在人臉圖像中的位置;
基于所獲取的初始人臉關鍵點信息和預設的初始圖像,在所述初始圖像中添加數值,生成所述目標人臉圖像所對應的熱點圖,其中,初始圖像與所述目標人臉圖像的形狀大小相同,所述熱點圖的圖像區域包括數值集合,對于數值集合中的數值,該數值用于表征人臉關鍵點位于該數值所在位置的概率,所述熱點圖中數值所在的位置由包圍數值的最小矩形的中心或者端點來確定;
將所述目標人臉圖像和所述熱點圖輸入預先訓練的第一識別模型,獲得所述目標人臉圖像所對應的人臉關鍵點信息,其中,人臉關鍵點信息用于表征人臉關鍵點在人臉圖像中的位置。
2.根據權利要求1所述的方法,其中,所述獲取所述目標人臉圖像所對應的初始人臉關鍵點信息,包括:
將所述目標人臉圖像輸入預先訓練的第二識別模型,獲得所述目標人臉圖像所對應的初始人臉關鍵點信息。
3.根據權利要求2所述的方法,其中,所述第二識別模型通過如下步驟訓練得到:
獲取第二訓練樣本集,其中,第二訓練樣本包括樣本人臉圖像和針對樣本人臉圖像預先標注的樣本初始人臉關鍵點信息;
利用機器學習方法,將所述第二訓練樣本集中的第二訓練樣本的樣本人臉圖像作為輸入,將所輸入的樣本人臉圖像所對應的樣本初始人臉關鍵點信息作為期望輸出,訓練得到第二識別模型。
4.根據權利要求1所述的方法,其中,所述第一識別模型通過如下步驟訓練得到:
獲取初始第一訓練樣本集,其中,初始第一訓練樣本包括樣本人臉圖像和針對樣本人臉圖像預先標注的樣本人臉關鍵點信息;
對于初始第一訓練樣本集中的初始第一訓練樣本,執行以下步驟:獲取該初始第一訓練樣本中的樣本人臉圖像所對應的樣本初始人臉關鍵點信息;基于樣本初始人臉關鍵點信息和預設的樣本初始圖像,生成該初始第一訓練樣本中的樣本人臉圖像所對應樣本熱點圖;利用所生成的樣本熱點圖和該初始第一訓練樣本,組成第一訓練樣本;
利用機器學習方法,將所組成的第一訓練樣本中的第一訓練樣本的樣本人臉圖像和樣本人臉圖像所對應的樣本熱點圖作為輸入,將所輸入的樣本人臉圖像所對應的樣本人臉關鍵點信息作為期望輸出,訓練得到第一識別模型。
5.根據權利要求1所述的方法,其中,所述基于所獲取的初始人臉關鍵點信息和預設的初始圖像,生成所述目標人臉圖像所對應的熱點圖,包括:
利用高斯函數在所述初始圖像中生成所獲取的初始人臉關鍵點信息所對應的數值集合;
基于所生成的數值集合,生成所述目標人臉圖像所對應的熱點圖。
6.根據權利要求1-5之一所述的方法,其中,所述獲取目標人臉圖像,包括:
獲取對目標人臉進行拍攝所獲得的人臉視頻;
從所述人臉視頻所對應的人臉圖像序列中選取人臉圖像作為目標人臉圖像。
7.一種用于生成信息的裝置,包括:
獲取單元,被配置成獲取目標人臉圖像和所述目標人臉圖像所對應的初始人臉關鍵點信息,其中,初始人臉關鍵點信息用于表征初始人臉關鍵點在人臉圖像中的位置;
生成單元,被配置成基于所獲取的初始人臉關鍵點信息和預設的初始圖像,在所述初始圖像中添加數值,生成所述目標人臉圖像所對應的熱點圖,其中,初始圖像與所述目標人臉圖像的形狀大小相同,所述熱點圖的圖像區域包括數值集合,對于數值集合中的數值,該數值用于表征人臉關鍵點位于該數值所在位置的概率,所述熱點圖中數值所在的位置由包圍數值的最小矩形的中心或者端點來確定;
輸入單元,被配置成將所述目標人臉圖像和所述熱點圖輸入預先訓練的第一識別模型,獲得所述目標人臉圖像所對應的人臉關鍵點信息,其中,人臉關鍵點信息用于表征人臉關鍵點在人臉圖像中的位置。
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