[发明专利]一种基于Android平台的实时人脸关键点定位方法

权利要求书

1.一种基于Android平台的实时人脸关键点定位方法，其特征在于，构建一个基于回归的非参形状模型，通过直接学习一个矢量回归函数来预测整个人脸的关键点，包括以下步骤：

步骤1、收集训练图片集，并对训练集人脸图片标定关键点；

步骤2、计算每一个训练样本标准化目标：其中为所有训练样本的平均形状，S为输入的待标准化形状，即为标准化的目标形状，M_S即为最小化均值形状与标准化目标形状之间L2距离的相似变换过程；

步骤3、组合训练样本集合其中N为训练样本总数，i表示样本索引；每个样本包含了一个训练图像、一个真实形状和一个初始形状；随机选取训练集中的n个样本作为每一个训练样本的初始形状；

步骤4、根据每一个关键点的位置提取形状索引特征；

步骤5、采用相关性分析方法选择适量的特征作为最终的特征；

步骤6、设置回归结构：采用2-level增强回归结构作为基本人脸配准框架，称为外部层，在每一层外部层设置内部阶段回归器R^t，称为内部层；

步骤7、计算每一个阶段的回归器R^t：其中N为训练样本数量总和，为上一个回归阶段得到的估计形状，y_i为目标回归量；

步骤8、使用人脸检测的方法估计人脸窗口；根据训练好的回归模型预测人脸关键点位置：