[发明专利]人脸关键点定位方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种人脸关键点定位方法，其特征在于，包括：

获取待识别的人脸图像；

对所述人脸图像进行人脸关键点识别，得到每个所述人脸关键点在所述人脸图像中的初始位置；

分别将每个所述人脸关键点作为目标人脸关键点，根据所述目标人脸关键点的初始位置从所述人脸图像中提取出包含有所述目标人脸关键点的预设大小的小图片；

对每个小图片中的目标人脸关键点进行识别，确定所述目标人脸关键点在所述小图片中的精确位置；

根据所述目标人脸关键点在所述小图片中的精确位置和所述小图片在所述人脸图像中的位置确定所述目标人脸关键点在所述人脸图像中的精确位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对每个小图片中的目标人脸关键点进行识别，确定所述目标人脸关键点在所述小图片中的精确位置之前，还包括：

将提取出的各个小图片进行组合拼接，得到包含有所有小图片的大图片；

所述对每个小图片中的目标人脸关键点进行识别，确定所述目标人脸关键点在所述小图片中的精确位置，包括：

将所述大图片作为人脸关键点精确识别模型的输入，所述人脸关键点精确识别模型用于对所述大图片中的每个小图片中的目标人脸关键点进行精确识别；

获取所述人脸关键点精确识别模型输出的目标人脸关键点在所述小图片中的精确位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述人脸关键点精确识别模型采用如下方式训练得到：

获取训练人脸图像样本集，所述训练人脸图像样本集中包含有拼接得到的训练大图片，所述训练大图片中包含有若干个小图片，每个小图片对应有目标人脸关键点的标注；

将所述训练大图片作为所述人脸关键点精确识别模型的输入，将所述训练大图片中所有小图片对应的目标人脸关键点的标注作为期望的输出进行训练，得到所述人脸关键点精确识别模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标人脸关键点的初始位置从所述人脸图像中提取出包含有所述目标人脸关键点的预设大小的小图片，包括：

分别以每个所述目标人脸关键点的初始位置为中心，从所述人脸图像中提取出预设大小的小图片。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别的人脸图像包括：

对包含有人脸的原始图像进行人脸检测，提取出检测得到的人脸图像；

将检测得到的所述人脸图像作为所述待识别的人脸图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分别将每个所述人脸关键点作为目标人脸关键点，根据所述目标人脸关键点的初始位置从所述人脸图像中提取出包含有所述目标人脸关键点的预设大小的小图片之前还包括：

将所述人脸图像缩放到预设的标准大小，得到标准人脸图像；

所述分别将每个所述人脸关键点作为目标人脸关键点，根据所述目标人脸关键点的初始位置从所述人脸图像中提取出包含有所述目标人脸关键点的预设大小的小图片，包括：

根据所述目标人脸关键点的初始位置从所述标准人脸图像中提取出包含有所述目标人脸关键点的预设大小的小图片。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行人脸关键点识别，得到每个所述人脸关键点在所述人脸图像中的初始位置，包括：

将所述人脸图像作为第一人脸关键点识别模型的输入，所述第一人脸关键点识别模型为轻量化卷积神经网络模型；

获取所述第一人脸关键点识别模型输出的人脸关键点在所述人脸图像上的初始位置。