一种基于级联MobileNet-V2实现人脸关键点检测的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于级联MobileNet‑V2实现人脸关键点检测的方法，包括以下步骤：S1，获的图片数据集，S2，建立MobileNet‑V2级联网络，S3，初步确定人脸关键点，S4，裁剪人脸区域，S5，再次确定人脸区域，S6，得到准确的人脸关键点。本发明专利技术采用速度较快且精度也较高的MobileNet‑V2神经网络，并加以改进，并使用两级神经网络级联的方式，提高人脸检测的精度，与现有的人脸关键点检测模型相比，本发明专利技术具有速度更快，精度更高的特点；通过级联的方式，实现精益求精的定位，级联网络训练包括，先训练第一阶段级联网络，实现人脸关键点的粗略定位，然后裁剪人脸区域，再通过第二阶段级联网络，实现人脸关键点的精准定位。

【技术实现步骤摘要】
一种基于级联MobileNet-V2实现人脸关键点检测的方法
本专利技术涉及深度学习与人工智能
，尤其涉及一种基于级联MobileNet-V2实现人脸关键点检测的方法。
技术介绍
人脸关键点定位是人工智能研究的重要方向之一，人脸关键点检测也称为人脸关键点检测、定位或者人脸对齐，是指给定人脸图像，定位出人脸面部的关键区域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓，在实际生活中有着众多的应用，例如，人脸识别，活体检测，刷脸支付等等。当前人脸识别有很多方法，但能实际使用的较少，因为大多人脸识别的方法存在着定位精度不高，定位耗时过长等问题，鉴于此，本专利技术提供一种基于级联MobileNet-V2实现人脸关键点检测的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中人脸识别有很多方法，但能实际使用的较少，因为大多人脸识别的方法存在着定位精度不高，定位耗时过长等问题的缺点，而提出的一种基于级联MobileNet-V2实现人脸关键点检测的方法。为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于级联MobileNet-V2实现人脸关键点检测的方法，包括以下步骤：S1，获的图片数据集本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于级联MobileNet‑V2实现人脸关键点检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获的图片数据集：收集带有人脸的图片；S2，建立MobileNet‑V2级联网络：修改MobileNet‑V2中的网络输入层，且MobileNet‑V2的卷积层为depth‑wise convolution；S3，初步确定人脸关键点：通过MobileNet‑V2中的第一神经网络进行定位图片中人脸的关键点；S4，裁剪人脸区域：根据S3中确定的人脸关键点，进行对图片剪裁，过滤掉图片中不含人脸的区域；S5，再次确定人脸区域：再通过MobileNet‑V2中的第二个神经网络进行人脸关键点定位；S6，得到准确...

【技术特征摘要】
1.一种基于级联MobileNet-V2实现人脸关键点检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获的图片数据集：收集带有人脸的图片；S2，建立MobileNet-V2级联网络：修改MobileNet-V2中的网络输入层，且MobileNet-V2的卷积层为depth-wiseconvolution；S3，初步确定人脸关键点：通过MobileNet-V2中的第一神经网络进行定位图片中人脸的关键点；S4，裁剪人脸区域：根据S3中确定的人脸关键点，进行对图片剪裁，过滤掉图片中不含人脸的区域；S5，再次确定人脸区域：再通过MobileNet-V2中的第二个神经网络进行人脸关键点定位；S6，得到准确的人脸关键点：在S5的基础上确定准确的人脸关键点，进行下一步操作。2.根据权利要求1所述的一种基于级联MobileNet-V2实现人脸关键点检测的方法，其特征在于：所述S2中的MobileNet-V2的卷积层为depth-wiseconvolution用于人脸特征提取；所述S3和S5中的两个神经网络采...

【专利技术属性】
技术研发人员：段翔，李凡平，石柱国，
申请(专利权)人：北京以萨技术股份有限公司，青岛以萨数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11