[发明专利]确定图像的特征数据的方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种确定图像的特征数据的方法，其特征在于，包括：

获取目标图像；

将所述目标图像，输入预先训练的特征图像提取模型，得到所述目标图像对应的特征图像，所述特征图像为向量的形式；

将所述特征图像，分别输入预先训练的多个分别执行多任务的多项式回归器，得到所述目标图像的多个特征数据，其中，所述多任务为非线性回归任务，所述多项式回归器通过解除所述多任务的耦合来执行所述多任务，所述多项式回归器的阶数均大于1，多个多项式回归器所要执行的任务不同，所述多个多项式回归器的阶数不同，所述特征数据为人脸关键点位置数据、人体关键点位置数据或人脸姿态数据，所述特征数据的数量和多项式回归器的数量相匹配。

2.根据权利要求1所述的确定图像的特征数据的方法，其特征在于，所述将所述目标图像，输入预先训练的特征图像提取模型之前，还包括：

获取样本图像和对应的样本特征数据；

将所述样本图像作为样本输入数据，所述样本特征数据作为样本输出数据，对初始特征图像提取模型和多个初始多项式回归器进行训练，得到所述特征图像提取模型和所述多个分别执行多任务的多项式回归器。

3.根据权利要求1所述的确定图像的特征数据的方法，其特征在于，所述特征图像提取模型为视觉几何组VGG模型。

4.根据权利要求1所述的确定图像的特征数据的方法，其特征在于，所述多项式回归器为：

y＝A_nf(x)ⁿ+A_n-1f(x)^n-1+…A₁f(x)+A₀，其中A₁…A_n为向量化参数，A₀为常量参数，f(x)为所述特征图像，n为所述多项式回归器的阶数，y为所述特征数据。

5.根据权利要求4所述的确定图像的特征数据的方法，其特征在于，所述多个多项式回归器的阶数相同。

6.一种确定图像的特征数据的装置，其特征在于，包括：

获取单元，被配置为获取目标图像；

提取单元，被配置为将所述目标图像，输入预先训练的特征图像提取模型，得到所述目标图像对应的特征图像，所述特征图像为向量的形式；

回归单元，被配置为将所述特征图像，分别输入预先训练的多个分别执行多任务的多项式回归器，得到所述目标图像的多个特征数据，其中，所述多任务为非线性回归任务，所述多项式回归器通过解除所述多任务的耦合来执行所述多任务，所述多项式回归器的阶数均大于1，多个多项式回归器所要执行的任务不同，所述多个多项式回归器的阶数不同，所述特征数据为人脸关键点位置数据、人体关键点位置数据或人脸姿态数据，所述特征数据的数量和多项式回归器的数量相匹配。

7.根据权利要求6所述的确定图像的特征数据的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练单元，被配置为获取样本图像和对应的样本特征数据；将所述样本图像作为样本输入数据，所述样本特征数据作为样本输出数据，对初始特征图像提取模型和多个初始多项式回归器进行训练，得到所述特征图像提取模型和所述多个分别执行多任务的多项式回归器。

8.根据权利要求6所述的确定图像的特征数据的装置，其特征在于，所述特征图像提取模型为视觉几何组VGG模型。

9.根据权利要求6所述的确定图像的特征数据的装置，其特征在于，所述多项式回归器为：

y＝A_nf(x)ⁿ+A_n-1f(x)^n-1+…A₁f(x)+A₀，其中A₁…A_n为向量化参数，A₀为常量参数，f(x)为所述特征图像，n为所述多项式回归器的阶数，y为所述特征数据。