[發(fā)明專利]用于人臉關(guān)鍵點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)檢測模型的訓(xùn)練方法、人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測方法、裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811259484.6 | 申請日: | 2018-10-26 |
| 公開(公告)號: | CN109376659A | 公開(公告)日: | 2019-02-22 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 郭英強(qiáng);張默 | 申請(專利權(quán))人: | 北京陌上花科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京卓唐知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11541 | 代理人: | 唐海力;李志剛 |
| 地址: | 100080 北京市海淀*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 關(guān)鍵點(diǎn) 人臉 人臉圖片 網(wǎng)絡(luò)檢測 預(yù)設(shè) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 關(guān)鍵點(diǎn)檢測 申請 標(biāo)簽 人臉檢測 損失函數(shù) 訓(xùn)練條件 魯棒性 回歸 預(yù)測 更新 | ||
1.一種用于人臉關(guān)鍵點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)檢測模型的訓(xùn)練方法,其特征在于,包括:
獲取人臉圖片以及人臉圖片標(biāo)簽;
將人臉圖片作為預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,得到人臉圖片預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn);
根據(jù)所述人臉圖片標(biāo)簽中實(shí)際人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)與所述人臉圖片預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)構(gòu)造損失函數(shù);以及
通過回歸訓(xùn)練更新所述預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直到滿足預(yù)設(shè)訓(xùn)練條件。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的訓(xùn)練方法,其特征在于,根據(jù)所述人臉圖片標(biāo)簽中實(shí)際人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)與所述人臉圖片預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)構(gòu)造損失函數(shù)包括:
將實(shí)際人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)與與所述人臉圖片預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)做的差為損失,
得到損失函數(shù)
其中,為量化后的人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo),y*為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出的人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo),損失Loss的取值為分段函數(shù),w和C為人工設(shè)定的截?cái)鄥?shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的訓(xùn)練方法,其特征在于,所述更新所述預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直到滿足預(yù)設(shè)訓(xùn)練條件包括:
通過預(yù)測的判決結(jié)果和真實(shí)結(jié)果的差別,來更新預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù);
根據(jù)所述人臉圖片標(biāo)簽中實(shí)際人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)與所述人臉圖片預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)構(gòu)造損失函數(shù);以及
重復(fù)訓(xùn)練直到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)收斂或到達(dá)最大迭代次數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的訓(xùn)練方法,其特征在于,獲取人臉圖片以及人臉圖片標(biāo)簽包括:
確定帶有人臉關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注的數(shù)據(jù)集;
根據(jù)所述數(shù)據(jù)集中關(guān)鍵位置判定人臉的位置;
根據(jù)人臉的位置裁剪出人臉圖片并執(zhí)行預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)增強(qiáng);以及
數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的人臉圖片的標(biāo)簽是量化后的人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。
5.一種人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測方法,其特征在于,使用如權(quán)利要求1所述的訓(xùn)練方法訓(xùn)練得到網(wǎng)絡(luò)模型,所述方法包括:
對待檢測的圖片執(zhí)行預(yù)處理后將結(jié)果輸入到所述網(wǎng)絡(luò)模型中,得到人臉關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測結(jié)果。
6.一種用于人臉關(guān)鍵點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)檢測模型的訓(xùn)練裝置,其特征在于,包括:
獲取模塊,用于獲取人臉圖片以及人臉圖片標(biāo)簽;
關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測模塊,用于將人臉圖片作為預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,得到人臉圖片預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn);
損失函數(shù)模塊,用于根據(jù)所述人臉圖片標(biāo)簽中實(shí)際人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)與所述人臉圖片預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)構(gòu)造損失函數(shù);以及
回歸訓(xùn)練模塊,用于通過回歸訓(xùn)練更新所述預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直到滿足預(yù)設(shè)訓(xùn)練條件。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的訓(xùn)練裝置,其特征在于,所述損失函數(shù)模塊包括:
求差模塊,用于將實(shí)際人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)與與所述人臉圖片預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)做的差為損失,
函數(shù)構(gòu)造模塊,用于得到損失函數(shù)
其中,為量化后的人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo),y*為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出的人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo),損失Loss的取值為分段函數(shù),w和C為人工設(shè)定的截?cái)鄥?shù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的訓(xùn)練裝置,其特征在于,所述回歸訓(xùn)練模塊包括:
更新單元,用于通過預(yù)測的判決結(jié)果和真實(shí)結(jié)果的差別,來更新預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù);
構(gòu)造單元,用于根據(jù)所述人臉圖片標(biāo)簽中實(shí)際人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)與所述人臉圖片預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)構(gòu)造損失函數(shù);以及
訓(xùn)練單元,用于重復(fù)訓(xùn)練直到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)收斂或到達(dá)最大迭代次數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的訓(xùn)練裝置,其特征在于,所述獲取模塊包括:
確定單元,用于確定帶有人臉關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注的數(shù)據(jù)集;
判斷單元,用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)集中關(guān)鍵位置判定人臉的位置;
數(shù)據(jù)增強(qiáng)單元,用于根據(jù)人臉的位置裁剪出人臉圖片并執(zhí)行預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)增強(qiáng);以及
標(biāo)簽單元,用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的人臉圖片的標(biāo)簽是量化后的人臉關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。
10.一種人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測裝置,其特征在于,使用如權(quán)利要求6所述的訓(xùn)練裝置,所述裝置包括:
測試模塊,用于對待檢測的圖片執(zhí)行預(yù)處理后將結(jié)果輸入到所述網(wǎng)絡(luò)模型中,得到人臉關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測結(jié)果。
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G06K 數(shù)據(jù)識別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識別印刷或書寫字符或者用于識別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的,而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
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