一种基于级联神经网络的人脸关键点检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于级联神经网络的人脸关键点检测方法，其步骤包括：a)建立训练用人脸图像集，标注需要检测的关键点位置；b)构建第一层深度神经网络并训练人脸区域估计模型；c)构建第二层深度神经网络，做人脸关键点初步检测；d)对内脸区域继续做局部区域划分；e)对每个局部区域分别构建第三层深度神经网络；f)对每个局部区域估计其旋转角度；g)按照估计的旋转角度做矫正；h)对每个局部区域的矫正数据集构建第四层深度神经网络；i)任给一张新的人脸图像，采用上述四层深度神经网络模型进行关键点检测，得到最终的人脸关键点检测结果。本发明专利技术有效地提高了人脸关键点检测，尤其是密集人脸关键点检测的准确性和实时性。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及，其步骤包括：a)建立训练用人脸图像集，标注需要检测的关键点位置；b)构建第一层深度神经网络并训练人脸区域估计模型；c)构建第二层深度神经网络，做人脸关键点初步检测；d)对内脸区域继续做局部区域划分；e)对每个局部区域分别构建第三层深度神经网络；f)对每个局部区域估计其旋转角度；g)按照估计的旋转角度做矫正；h)对每个局部区域的矫正数据集构建第四层深度神经网络；i)任给一张新的人脸图像，采用上述四层深度神经网络模型进行关键点检测，得到最终的人脸关键点检测结果。本专利技术有效地提高了人脸关键点检测，尤其是密集人脸关键点检测的准确性和实时性。【专利说明】—种基于级联神经网络的人脸关键点检测方法
本专利技术属于数字图像处理及人脸识别
，具体涉及。
技术介绍
人脸关键点检测(facial landmark detection),即给定一张人脸图片，要从中准确定位出一系列关键点(如瞳孔，眼角，眉角，嘴角，唇沿等等)的位置。人脸关键点检测作为人脸对齐前最重要的一步，它将很大程度影响到人脸识别/分析/搜索系统的整体性能。传统的人脸关键点检测算法主要可以分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于级联神经网络的人脸关键点检测方法，其步骤包括：a)建立训练用人脸图像集，对其中每一张人脸标注需要检测的关键点位置；b)构建第一层深度神经网络并训练人脸区域估计模型，此模型中任一张人脸被分为内脸区域与外脸区域两部分；c)构建第二层深度神经网络，对步骤b)中输出的内脸区域和外脸区域分别做独立的人脸关键点初步检测；d)根据步骤c)的初步检测结果，对内脸区域继续做局部区域划分；e)对步骤d)得到的每个局部区域分别构建第三层深度神经网络，用来训练针对该局部区域的人脸关键点检测器；f)根据步骤e)的人脸关键点检测器的关键点输出结果，对每个局部区域估计其旋转角度；g)将每个局部区域按照其估计的旋转角...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：姜宇宁，印奇，曹志敏，
申请(专利权)人：北京旷视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：