[发明专利]一种狗脸特征点的检测方法、装置、系统及存储介质

权利要求书

1.一种狗脸特征点的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

基于包含狗脸的图像和训练好的检测模型进行特征点检测，得到精定位的特征点；其中，所述检测模型的训练包括：

基于预定规则对训练样本全脸图像和训练样本局部图像中的狗脸进行特征点标注；其中，所述预定规则包括基于所述狗脸的脸部轮廓进行特征点的标注，包括：标注头顶中心特征点、左眼中心水平线与脸左侧轮廓相交的特征点、鼻尖中心水平线与脸左侧轮廓相交的特征点、右眼中心水平线与脸右侧轮廓相交的特征点、以及鼻尖中心水平线与脸右侧轮廓相交的特征点；

基于标注后的训练样本全脸图像和训练样本局部图像对检测模型进行训练，得到训练好的检测模型；其中，所述检测模型包括第一级网络和第二级网络，所述得到精定位的特征点包括：

基于所述狗脸的全脸图像和检测模型的第一级网络进行特征点检测，得到粗定位的特征点；

基于所述狗脸的局部图像和检测模型的第二级网络对粗定位的特征点进行定位，得到所述精定位的特征点。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述方法还包括：根据狗脸器官的位置对所述狗脸全脸图像进行分割，得到所述狗脸的局部图像。

3.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，基于所述狗脸的局部图像和检测模型的第二级网络对粗定位的特征点进行定位，得到所述精定位的特征点包括：

基于所述狗脸的局部图像和检测模型的第二级网络对粗定位的特征点进行定位，得到局部图像的特征点；

将局部图像的特征点进行坐标变换和整合得到所述狗脸的精定位的特征点。

4.如权利要求3所述的检测方法，其特征在于，将局部图像的特征点进行坐标变换和整合得到所述狗脸的精定位的特征点，包括：

获得狗脸的局部图像相对全脸图像的参考位置和旋转角度；

根据所述参考位置和旋转角度对所对应的局部图像的特征点进行坐标变换，得到变换后的局部图像的特征点；

对各个变换后局部图像的特征点进行整合，得到狗脸的精定位的特征点。

5.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述预定规则还包括基于所述狗脸的耳部轮廓、眼部轮廓、鼻部轮廓、嘴部轮廓中的至少一种进行特征点的标注。

6.如权利要求5所述的检测方法，其特征在于，基于所述狗脸的耳部轮廓进行特征点的标注包括：标注耳根的左右边界特征点、耳根中心特征点、耳尖特征点、以及以耳根中心特征点到耳尖特征点为基准等距标注的特征点。

7.如权利要求5所述的检测方法，其特征在于，基于所述狗脸的眼部轮廓进行特征点的标注包括：标注左眼中心特征点、左眼中心水平线与所述左眼轮廓的左右两侧相交的特征点、以及左眼中心竖直线与所述左眼轮廓的上下两侧相交的特征点；和

标注右眼中心特征点、右眼中心水平线与所述右眼轮廓的左右两侧相交的特征点、以及右眼中心竖直线与所述右眼轮廓的上下两侧相交的特征点。

8.如权利要求7所述的检测方法，其特征在于，基于所述狗脸的眼部轮廓进行特征点的标注还包括：以所述左眼中心水平线和左眼中心竖直线与所述左眼轮廓相交的特征点为基准，沿所述左眼轮廓等距标注特征点；和

以所述右眼中心水平线和右眼中心竖直线将所述右眼轮廓相交的特征点为基准，沿所述右眼轮廓等距标注特征点。

9.如权利要求5所述的检测方法，其特征在于，基于所述狗脸的鼻部轮廓进行标注包括：标注鼻尖中心特征点。

10.如权利要求5所述的检测方法，其特征在于，基于所述狗脸的嘴部轮廓进行标注包括：标注左侧嘴角特征点、上嘴唇左侧轮廓拐点特征点、上嘴唇中心特征点、上嘴唇右侧轮廓拐点特征点、右侧嘴角特征点、下嘴唇左侧轮廓拐点特征点、下嘴唇中心特征点、下嘴唇右侧轮廓拐点特征点。