【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员能够理解，本专利技术的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本专利技术的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为″电路″、″模块″或″系统″。在一些可能的实施方式中，根据本专利技术的电子设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个计算机存储介质。其中，计算机存储介质存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本说明书上述描述的根据本专利技术各种示例性实施方式的基于单图像的人脸关键点提取方法中的步骤。例如处理器可以执行如图4中所示的步骤401-405。下面参照图13来描述根据本专利技术的这种实施方式的电子设备1300。图13显示的电子设备1300仅仅是一个示例，不应对本专利技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图13所示，电子设备1300以通用电子设备的形式表现。电子设备1300的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器1301、上述至少一个计算机存储介质1302、连接不同系统组件(包括计算机存储介质1302和处理器130...
【技术保护点】
1.一种基于单图像的人脸关键点提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式得到所述训练好的人脸关键点提取网络模型：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结束对所述人脸关键点提取网络模型的训练，得到所述训练好的人脸关键点提取网络模型之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取虚拟人脸图像训练样本之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸关键点提取网络模型包括最大池化层、特征金字塔FPN层、transform层和全
【技术特征摘要】
1.一种基于单图像的人脸关键点提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式得到所述训练好的人脸关键点提取网络模型：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结束对所述人脸关键点提取网络模型的训练，得到所述训练好的人脸关键点提取网络模型之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取虚拟人脸图像训练样本之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸关键点提取网络模型包括最大池化层、特征金字塔fpn层、transform层和全连接层；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各2d投影人脸关键点的位置和...
【专利技术属性】
技术研发人员：许瀚誉，杨智远，吴连朋，
申请(专利权)人：聚好看科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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