[發(fā)明專利]人臉關鍵點檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910371609.2
• 申請日: 2019-05-06
• 公開（公告）號: CN110309706B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發(fā)明（設計）人: 張歡;李愛林;劉磊
• 申請（專利權）人: 深圳華付技術股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/46;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 馮筠

本發(fā)明涉及人臉關鍵點檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，該方法包括獲取初始人臉圖像；對初始人臉圖像進行預處理，以得到待檢測人臉圖像；通過初級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對待檢測人臉圖像進行關鍵點預測，以得到預測的人臉關鍵點；通過二級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對預測的人臉關鍵點進行再次檢測，以得到目標關鍵點。本發(fā)明通過對初始人臉圖像進行預處理后，利用呈級聯(lián)式的初級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型和二級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行人臉關鍵點檢測，先進行關鍵點預測，再針對預測的關鍵點進行再次卷積神經(jīng)網(wǎng)絡處理和回歸處理，以得到目標關鍵點，實現(xiàn)提高人臉關鍵點的檢測準確性。

技術領域

本發(fā)明涉及人臉檢測方法，更具體地說是指人臉關鍵點檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)。

背景技術

人臉關鍵點檢測技術包括定位并返回人臉五官與輪廓的關鍵點坐標位置。關鍵點包括人臉輪廓、眼睛、眉毛、嘴唇以及鼻子輪廓。其具有很強的現(xiàn)實意義，比如在智能家居、交通領域均有很大的實用價值，是人臉識別方面不可或缺的成分，雖然現(xiàn)階段存在FaceNet一類的不需要人臉矯正的人臉識別技術，但是主流的人臉識別算法任然需要人臉關鍵點檢測，以此來進行人臉矯正，進而提取和比對特征，達到識別的目的，在人臉檢測算法還存在一大挑戰(zhàn)，即檢測精度和速度問題。

現(xiàn)有的人臉關鍵點檢測方法有兩種，一種是基于傳統(tǒng)方法，自己設計特征，再對特征進行回歸，得到人臉關鍵點，代表算法有機器學習庫DLIB和LBF3000(局部特征，Localbinary?feature)等，由于是自主設計特征，對于特征點的提取容易出現(xiàn)偏差，因此導致檢測結(jié)果準確性不高；另外一種是基于深度學習的回歸方法，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對人臉圖像進行特征點直接提取，網(wǎng)絡自己決定選取那種高維特征進行學習，此類方法由于是單級回歸的方式，也存在準確率低的問題。

因此，有必要設計一種新的方法，實現(xiàn)提高人臉關鍵點的檢測準確性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的缺陷，提供人臉關鍵點檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術方案：人臉關鍵點檢測方法，包括：

獲取初始人臉圖像；

對初始人臉圖像進行預處理，以得到待檢測人臉圖像；

通過初級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對待檢測人臉圖像進行關鍵點預測，以得到預測的人臉關鍵點；

通過二級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對預測的人臉關鍵點進行再次檢測，以得到目標關鍵點。

其進一步技術方案為：所述初級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型是通過隨機輸入的人臉圖像以及關鍵點標注信息作為訓練數(shù)據(jù)輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練所得的模型。

其進一步技術方案為：所述二級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型是通過隨機輸入的人臉圖像以及關鍵點標注信息作為訓練數(shù)據(jù)輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練所得的模型。

其進一步技術方案為：所述對初始人臉圖像進行預處理，以得到待檢測人臉圖像，包括：

根據(jù)初始人臉圖像獲取初始關鍵點數(shù)據(jù)集；

選取符合要求的初始關鍵點數(shù)據(jù)集，并存儲至配置文件內(nèi)，以得到待檢測人臉圖像。

其進一步技術方案為：所述初級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型是通過隨機輸入的人臉圖像以及關鍵點標注信息作為訓練數(shù)據(jù)輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練所得的模型，包括：

獲取隨機輸入的人臉圖像以及關鍵點標注信息；

將人臉圖像輸入至第一U型結(jié)構的Hourglass網(wǎng)絡內(nèi)；

通過第一U型結(jié)構的Hourglass網(wǎng)絡的卷積核對人臉圖像進行卷積，以得到第一特征圖；

對第一特征圖進行下采樣，以得到第一下采樣特征圖；