[發明專利]確定圖像的特征數據的方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201910146729.2
• 申請日: 2019-02-27
• 公開（公告）號: CN109886226B
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 楊帆
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 祝亞男

1.一種確定圖像的特征數據的方法，其特征在于，包括：

獲取目標圖像；

將所述目標圖像，輸入預先訓練的特征圖像提取模型，得到所述目標圖像對應的特征圖像，所述特征圖像為向量的形式；

將所述特征圖像，分別輸入預先訓練的多個分別執行多任務的多項式回歸器，得到所述目標圖像的多個特征數據，其中，所述多任務為非線性回歸任務，所述多項式回歸器通過解除所述多任務的耦合來執行所述多任務，所述多項式回歸器的階數均大于1，多個多項式回歸器所要執行的任務不同，所述多個多項式回歸器的階數不同，所述特征數據為人臉關鍵點位置數據、人體關鍵點位置數據或人臉姿態數據，所述特征數據的數量和多項式回歸器的數量相匹配。

2.根據權利要求1所述的確定圖像的特征數據的方法，其特征在于，所述將所述目標圖像，輸入預先訓練的特征圖像提取模型之前，還包括：

獲取樣本圖像和對應的樣本特征數據；

將所述樣本圖像作為樣本輸入數據，所述樣本特征數據作為樣本輸出數據，對初始特征圖像提取模型和多個初始多項式回歸器進行訓練，得到所述特征圖像提取模型和所述多個分別執行多任務的多項式回歸器。

3.根據權利要求1所述的確定圖像的特征數據的方法，其特征在于，所述特征圖像提取模型為視覺幾何組VGG模型。

4.根據權利要求1所述的確定圖像的特征數據的方法，其特征在于，所述多項式回歸器為：

y＝A_nf(x)ⁿ+A_n-1f(x)^n-1+…A₁f(x)+A₀，其中A₁…A_n為向量化參數，A₀為常量參數，f(x)為所述特征圖像，n為所述多項式回歸器的階數，y為所述特征數據。

5.根據權利要求4所述的確定圖像的特征數據的方法，其特征在于，所述多個多項式回歸器的階數相同。

6.一種確定圖像的特征數據的裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，被配置為獲取目標圖像；

提取單元，被配置為將所述目標圖像，輸入預先訓練的特征圖像提取模型，得到所述目標圖像對應的特征圖像，所述特征圖像為向量的形式；

回歸單元，被配置為將所述特征圖像，分別輸入預先訓練的多個分別執行多任務的多項式回歸器，得到所述目標圖像的多個特征數據，其中，所述多任務為非線性回歸任務，所述多項式回歸器通過解除所述多任務的耦合來執行所述多任務，所述多項式回歸器的階數均大于1，多個多項式回歸器所要執行的任務不同，所述多個多項式回歸器的階數不同，所述特征數據為人臉關鍵點位置數據、人體關鍵點位置數據或人臉姿態數據，所述特征數據的數量和多項式回歸器的數量相匹配。

7.根據權利要求6所述的確定圖像的特征數據的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

訓練單元，被配置為獲取樣本圖像和對應的樣本特征數據；將所述樣本圖像作為樣本輸入數據，所述樣本特征數據作為樣本輸出數據，對初始特征圖像提取模型和多個初始多項式回歸器進行訓練，得到所述特征圖像提取模型和所述多個分別執行多任務的多項式回歸器。

8.根據權利要求6所述的確定圖像的特征數據的裝置，其特征在于，所述特征圖像提取模型為視覺幾何組VGG模型。

9.根據權利要求6所述的確定圖像的特征數據的裝置，其特征在于，所述多項式回歸器為：

y＝A_nf(x)ⁿ+A_n-1f(x)^n-1+…A₁f(x)+A₀，其中A₁…A_n為向量化參數，A₀為常量參數，f(x)為所述特征圖像，n為所述多項式回歸器的階數，y為所述特征數據。