[发明专利]人脸关键点定位方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种人脸关键点定位方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理人脸图像；

将所述待处理人脸图像输入至训练后的人脸关键点定位模型，所述人脸关键点定位模型包括编码子网络以及解码子网络；

通过所述编码子网络对所述待处理人脸图像进行预测运算，输出第一特征图，将所述第一特征图以及所述待处理人脸图像输入至所述解码子网络的解码处理层；

通过所述解码处理层中的第一预设反卷积层对所述待处理人脸图像进行反卷积处理，得到第二特征图，对所述第二特征图进行特征筛选，将筛选后的特征图与所述第二特征图进行拼接处理，输出第三特征图，将所述第三特征图以及所述第一特征图输入至下一个解码处理层，直至所述解码子网络的最后一个解码处理层输出纹理位置图；

根据所述纹理位置图以及预设索引计算得到所述待处理人脸图像对应的人脸关键点特征信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预设反卷积层包括注意力层和连接层，所述对所述第二特征图进行特征筛选，将筛选后的特征与所述第二特征图进行拼接处理，输出第三特征图包括：

通过注意力层提取第二特征图中各通道特征对应的权重参数，生成提取结果；

将所述提取结果以及所述第二特征图输入至连接层，通过连接层将所述提取结果与所述第二特征图进行拼接，输出第三特征图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述编码子网络对所述待处理图像进行预测运算，输出第一特征图包括：

通过所述编码子网络的编码处理层对所述待处理图像进行预测运算，得到输出特征图；

将所述编码子网络中的上一个编码处理层的输出特征图和所述上一个编码处理层的输入特征图进行融合处理；

将融合后的特征图输入至下一个编码处理层，直至所述编码子网络的最后一个编码处理层输出第一特征图。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述解码处理层包括融合层，所述将所述第三特征图以及所述第一特征图输入至下一个解码处理层，直至所述解码子网络的最后一个解码处理层输出纹理位置图包括：

将所述第三特征图与所述第一特征图输入至融合层，通过所述融合层将所述第三特征图与所述第一特征图进行融合处理，得到融合特征图；

将所述融合特征图作为下一个解码处理层的输入。

5.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，在所述通过所述解码处理层中的第一预设反卷积层对所述待处理人脸图像进行反卷积处理之前，所述方法还包括：

通过所述解码处理层中的输入层对所述待处理人脸图像进行特征提取；

将提取的特征输入至第一预设反卷积层，通过所述第一预设反卷积层对所述提取的特征进行特征删减处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待处理人脸图像之前，所述方法还包括：

获取样本人脸图像集；

将所述样本人脸图像集输入至预设人脸关键点定位模型，通过所述预设人脸关键点定位模型的编码子网络，输出第一特征图；

将所述第一特征图以及所述样本人脸图像集输入至预设人脸关键点定位模型的解码子网络，输出纹理位置图以及所述预设人脸关键点定位模型的损失函数值；

当所述损失函数值满足预设条件时，停止对所述预设人脸关键点定位模型进行训练，得到训练后的人脸关键点定位模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取样本人脸图像集包括：

获取原始人脸图像集；

获取所述原始人脸图像集中各人脸图像对应的位置标签；

根据所述位置标签进行三维人脸重建，将重建后的人脸进行空间渲染，得到样本纹理位置图，将所述样本纹理位置图作为训练标签；

对所述原始人脸图像集以及所述训练标签进行归一化处理，得到样本人脸图像集。