脸部关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种脸部关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质，获取待检测脸部图像，待检测脸部图像为待检测帧的脸部图像；根据所述待检测脸部图像，确定所述待检测脸部图像中分别包括各关键点的局部图像；基于各局部图像，分别确定各局部图像对应的关键点的候选点；对各关键点的候选点进行联合约束，确定各脸部关键点。由于对整体的待检测脸部图像中分别包括各关键点的局部图像，分别确定该局部图像中对应的关键点的候选点。可以降低计算量，提高关键点候选点的确定效率。从而，可以使得各脸部关键点的检测效率得到提升。

Face Key Point Detection Method, Device, Computer Equipment and Storage Media

This application relates to a face key point detection method, device, computer equipment and storage medium, which obtains the face image to be detected, and the face image to be detected is the face image of the frame to be detected; according to the face image to be detected, it is determined that the local image of the face image to be detected includes each key point separately; and based on each local image, it is determined that each local image corresponds to each other. Candidate points of key points; Joint constraints on candidate points of each key point to determine the key points of each face. Because the whole face image to be detected includes the local image of each key point, the candidate points of the corresponding key points in the local image are determined separately. It can reduce the computational load and improve the efficiency of key point candidate determination. Thus, the detection efficiency of key points of each face can be improved.

【技术实现步骤摘要】
脸部关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及人工智能领域，特别是涉及一种脸部关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
脸部关键点检测技术对脸部识别、脸部配准、脸部美妆等应用都具有至关重要的作用。传统的脸部关键点检测方式基于脸部全局特征进行脸部关键点检测。如，人脸关键点检测(LandmarkDetection)，是指对人脸图像中关键点的位置坐标进行定位。在进行人脸关键点检测时，如图1所示，以整张人脸图片作为输入，经过神经网络或数学模型同时输出所有人脸关键点的位置坐标。传统的关键点检测方法，以整幅脸部图像作为检测对象，进行关键点的检测，因此，存在检测效率低的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高检测效率的脸部关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质。一种脸部关键点检测方法，所述方法包括：获取待检测脸部图像，所述待检测脸部图像为待检测帧的脸部图像；根据所述待检测脸部图像，确定所述待检测脸部图像中分别包括各关键点的局部图像；基于各局部图像，分别确定各局部图像对应的关键点的候选点；对各关键点的候选点进行联合约束，确定各脸部关键点。一种脸本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脸部关键点检测方法，所述方法包括：获取待检测脸部图像，所述待检测脸部图像为待检测帧的脸部图像；根据所述待检测脸部图像，确定所述待检测脸部图像中分别包括各关键点的局部图像；基于各局部图像，分别确定各局部图像对应的关键点的候选点；对各关键点的候选点进行联合约束，确定各脸部关键点。

【技术特征摘要】
1.一种脸部关键点检测方法，所述方法包括：获取待检测脸部图像，所述待检测脸部图像为待检测帧的脸部图像；根据所述待检测脸部图像，确定所述待检测脸部图像中分别包括各关键点的局部图像；基于各局部图像，分别确定各局部图像对应的关键点的候选点；对各关键点的候选点进行联合约束，确定各脸部关键点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各关键点的候选点进行联合约束，确定各脸部关键点，包括：基于线性模型对各关键点的候选点进行联合约束，确定各脸部关键点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各局部图像，分别确定各局部图像对应的关键点的候选点，包括：当所述待检测帧为非预设帧时，获取所述待检测帧的前序帧中分别包括各关键点的局部图像；基于所述前序帧及所述待检测帧中对应的局部图像，分别确定所述待检测脸部图像中各局部图像对应的关键点的候选点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各关键点的候选点进行联合约束，确定各脸部关键点之后，还包括：基于各所述脸部关键点进行局部图像提取，确定后一帧脸部图像的前序帧中分别包括各关键点的局部图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各局部图像，分别确定各局部图像对应的关键点的候选点，包括：当所述待检测帧为预设帧时，基于所述待检测帧的各局部图像，分别确定所述待检测脸部图像中各局部图像对应的关键点的候选点。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待检测脸部图像为人脸图像，所述脸部关键点为人脸关键点。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各局部图像，分别确定各局部图像对应的关键点的候选点的方式包括：对每一局...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹煊，曹玮剑，葛彦昊，汪铖杰，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44