【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，尤其涉及一种基于高低分辨率融合模型的面部关键点检测方法。
技术介绍
1、关键点检测是计算机视觉领域中的一项任务，旨在从给定的图像中自动检测和识别特定对象或物体的关键点。关键点检测在人脸识别领域通过检测人脸上的关键点来确定人脸的位置、角度、表情等信息，在人脸认证、三维面部重建、情感分析、驾驶员状态跟踪等应用中发挥着重要作用。基于深度学习的神经网络模型在限定环境下已达到商用程度，目前大多数研究者更多关注的是光照、角度以及有遮挡等非限定条件下对面部关键点的定位研究。这些方法通常是在300w,aflw,cofw,wflw等数据集的基础上进行研究，这些数据集包含在无约束条件下拍摄的具有大姿态，面部遮挡的图像。然而，对面部功能性障碍的关键点检测任务，如面神经麻痹(面瘫)患者，大多检测模型是在具有健康候选者的面部数据集上进行训练开发的。面瘫患者的面部不对称性与面神经功能损伤程度相关，且在不同面部表情下患侧与健康侧的差异也有所不同。因此现有的基于健康人脸的关键点训练模型在面部功能障碍的标记定位准确性上误差较大。
2、...
【技术保护点】
1.一种基于高低分辨率融合模型的面部关键点检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于高低分辨率融合模型的面部关键点检测方法，其特征在于，将所述待测面部图像输入所述高低分辨率融合模型，获取所述待测面部图像的面部关键点坐标包括：
3.如权利要求2所述的基于高低分辨率融合模型的面部关键点检测方法，其特征在于，所述多尺度特征提取网络包括第一多尺度特征提取子网络、第二多尺度特征提取子网络和第三多尺度特征提取子网络；
4.如权利要求3所述的基于高低分辨率融合模型的面部关键点检测方法，其特征在于，将所述浅层特征图输入所述多尺度特征提...
【技术特征摘要】
1.一种基于高低分辨率融合模型的面部关键点检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于高低分辨率融合模型的面部关键点检测方法，其特征在于，将所述待测面部图像输入所述高低分辨率融合模型，获取所述待测面部图像的面部关键点坐标包括：
3.如权利要求2所述的基于高低分辨率融合模型的面部关键点检测方法，其特征在于，所述多尺度特征提取网络包括第一多尺度特征提取子网络、第二多尺度特征提取子网络和第三多尺度特征提取子网络；
4.如权利要求3所述的基于高低分辨率融合模型的面部关键点检测方法，其特征在于，将所述浅层特征图输入所述多尺度特征提取网络，获取不同尺度特征图包括：
5.如权利要求3所述的基于高低分辨率融合模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鑫，刘峰，张钰，连大山，郭一娜，莫鲤圳，郭源汇，田文艳，
申请(专利权)人：太原科技大学，
类型：发明
国别省市：
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