[發明專利]一種基于深度學習的高精度人臉關鍵點定位方法及系統在審
| 申請號： | 202010022966.0 | 申請日： | 2020-01-09 |
| 公開（公告）號： | CN111209873A | 公開（公告）日： | 2020-05-29 |
| 發明（設計）人： | 楊金江;戴侃侃;李云夕;胡能 | 申請（專利權）人： | 杭州趣維科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州橙知果專利代理事務所(特殊普通合伙) 33261 | 代理人： | 賀龍萍 |
| 地址： | 310012 浙江省杭州市西湖*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 深度 學習 高精度 關鍵 定位 方法 系統 | ||
1.一種基于深度學習的高精度人臉關鍵點定位方法，其特征在于，包括步驟：
S1、構建左眼及左眉毛關鍵點定位網絡、右眼及右眉毛關鍵點定位網絡、鼻子關鍵點定位網絡、嘴巴關鍵點定位網絡、臉部外輪廓關鍵點定位網絡；
S2、通過左眼及左眉毛區域、右眼及右眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域、臉部外輪廓區域及各區域對應的關鍵點樣本數據，分別對左眼及左眉毛關鍵點定位網絡、右眼及右眉毛關鍵點定位網絡、鼻子關鍵點定位網絡、嘴巴關鍵點定位網絡、臉部外輪廓關鍵點定位網絡進行訓練，得到關鍵點提取模型；
S3、將待處理人臉圖像分割成左眼及左眉毛區域、右眼及右眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域、臉部外輪廓區域；
S4、基于人臉圖像的處理任務類型，選擇左眼及左眉毛區域、和/或右眼及右眉毛區域、和/或鼻子區域、和/或嘴巴區域、和/或臉部外輪廓區域分別輸入對應的關鍵點定位網絡，得到與所述處理任務對應的關鍵點；
S5、將與處理任務對應的關鍵點與所述人臉圖像整合輸出。
2.根據權利要求1所述的高精度人臉關鍵點定位方法，其特征在于，
所述關鍵點定位網絡包括獨立的輸入層、卷積層、線性整流層、池化層、全連接層、輸出層。
3.根據權利要求1所述的高精度人臉關鍵點定位方法，其特征在于，所述步驟S4包括：
S41、基于所述處理任務類型確定需要處理的對象所屬的人臉區域；
S42、將所述需要處理的對象所屬的人臉區域輸入對應的關鍵點定位網絡。
4.根據權利要求1所述的高精度人臉關鍵點定位方法，其特征在于，所述步驟S2包括：
S21、采集大量標注了人臉關鍵點的人臉圖像樣本數據；
S22、對所述人臉圖像樣本數據進行區域分割，分割成左眼及左眉毛區域、右眼及右眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域、臉部外輪廓區域；
S23、采用分割形成的區域及該區域上標注的人臉關鍵點對對應區域關鍵點定位網絡進行訓練。
5.根據權利要求4所述的高精度人臉關鍵點定位方法，其特征在于，所述步驟S22之前還包括：
對所述人臉圖像樣本數據采用高斯濾波器進行去噪，具體為：
其中，x表示像素RGB值，μ表示半徑Radius范圍內的像素值均值，σ表示半徑Radius范圍內像素值的方差。
6.一種基于深度學習的高精度人臉關鍵點定位系統，其特征在于，包括：
構建模塊，用于構建左眼及左眉毛關鍵點定位網絡、右眼及右眉毛關鍵點定位網絡、鼻子關鍵點定位網絡、嘴巴關鍵點定位網絡、臉部外輪廓關鍵點定位網絡；
訓練模塊，用于通過左眼及左眉毛區域、右眼及右眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域、臉部外輪廓區域及各區域對應的關鍵點樣本數據，分別對左眼及左眉毛關鍵點定位網絡、右眼及右眉毛關鍵點定位網絡、鼻子關鍵點定位網絡、嘴巴關鍵點定位網絡、臉部外輪廓關鍵點定位網絡進行訓練，得到關鍵點提取模型；
第一分割模塊，用于將待處理人臉圖像分割成左眼及左眉毛區域、右眼及右眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域、臉部外輪廓區域；
定位模塊，用于基于人臉圖像的處理任務類型，選擇左眼及左眉毛區域、和/或右眼及右眉毛區域、和/或鼻子區域、和/或嘴巴區域、和/或臉部外輪廓區域分別輸入對應的關鍵點定位網絡，得到與所述處理任務對應的關鍵點；
整合輸出模塊，用于將與處理任務對應的關鍵點與所述人臉圖像整合輸出。
7.根據權利要求6所述的高精度人臉關鍵點定位系統，其特征在于，
所述關鍵點定位網絡包括獨立的輸入層、卷積層、線性整流層、池化層、全連接層、輸出層。
8.根據權利要求6所述的高精度人臉關鍵點定位系統，其特征在于，所述定位模塊包括：
人臉區域確定模塊，用于基于所述處理任務類型確定需要處理的對象所屬的人臉區域；
定位輸入模塊，用于將所述需要處理的對象所屬的人臉區域輸入對應的關鍵點定位網絡。
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