[发明专利]一种人脸关键点检测模型生成方法、检测方法及电子设备

权利要求书

1.一种人脸关键点检测模型生成方法，其特征在于，包括：

获取训练样本集中的训练图像对应的第一人脸框位置坐标和第一人脸关键点位置坐标；其中，所述训练图像中包含人脸；

对所述第一人脸框位置坐标和所述第一人脸关键点位置坐标进行坐标变换，得到第二人脸框位置坐标和第二人脸关键点位置坐标；

根据所述第二人脸框位置坐标对应的第一人脸图像和所述第二人脸关键点位置坐标对预设网络模型进行训练，生成人脸关键点检测模型。

2.根据权利要求1所述的人脸关键点检测模型生成方法，其特征在于，所述对所述第一人脸框位置坐标和所述第一人脸关键点位置坐标进行坐标变换，得到第二人脸框位置坐标和第二人脸关键点位置坐标的步骤包括：

根据预先生成的缩放因子对所述第一人脸框位置坐标进行坐标变换，得到第二人脸框位置坐标；

根据所述第二人脸框位置坐标对所述第一人脸关键点位置坐标进行坐标变换，得到第二人脸关键点位置坐标。

3.根据权利要求2所述的人脸关键点检测模型生成方法，其特征在于，所述缩放因子的生成方法包括：

在预设范围内随机生成所述缩放因子。

4.根据权利要求1所述的人脸关键点检测模型生成方法，其特征在于，所述根据所述第二人脸框位置坐标对应的第一人脸图像和所述第二人脸关键点位置坐标对预设网络模型进行训练，生成人脸关键点检测模型的步骤包括：

将所述第二人脸框位置坐标对应的第一人脸图像输入预设网络模型，生成所述第一人脸图像对应的第三人脸关键点位置坐标；

根据所述第二人脸关键点位置坐标和所述第三人脸关键点位置坐标对所述预设网络模型的模型参数进行修正，并继续执行根据所述第一人脸图像生成所述第三人脸关键点位置坐标的步骤，直至所述预设网络模型满足预设条件，以生成人脸关键点检测模型。

5.根据权利要求4所述的人脸关键点检测模型生成方法，其特征在于，所述根据所述第二人脸关键点位置坐标和所述第三人脸关键点位置坐标对所述预设网络模型的模型参数进行修正，并继续执行根据所述第一人脸图像生成所述第三人脸关键点位置坐标的步骤，直至所述预设网络模型满足预设条件的步骤包括：

根据所述第二人脸关键点位置坐标和所述第三人脸关键点位置坐标得到损失值，如果所述损失值大于或者等于预设阈值，则根据预设参数学习率对所述预设网络模型的模型参数进行修正，并继续执行根据所述第一人脸图像生成所述第三人脸关键点位置坐标的步骤，直至所述损失值小于预设阈值。

6.根据权利要求1所述的人脸关键点检测模型生成方法，其特征在于，所述对所述第一人脸框位置坐标和所述第一人脸关键点位置坐标进行坐标变换，得到第二人脸框位置坐标和第二人脸关键点位置坐标的步骤之后包括：

按照所述第二人脸框位置坐标对所述训练样本集中的训练图像进行截取，获得所述第二人脸位置坐标对应的第二人脸图像；

对所述第二人脸图像进行预处理操作，获得所述第二人脸位置坐标对应的第一人脸图像。

7.根据权利要求6所述的人脸关键点检测模型生成方法，其特征在于，所述对所述第二人脸图像进行预处理操作，获得所述第二人脸位置坐标对应的第一人脸图像的步骤包括：

对所述第二人脸图像进行尺度缩放，并对尺度缩放后的所述第二人脸图像进行归一化操作，获得所述第二人脸位置坐标对应的第一人脸图像。

8.根据权利要求7所述的人脸关键点检测模型生成方法，其特征在于，所述对所述第二人脸图像进行尺度缩放的步骤包括：

获取所述预设网络模型的输入维度；

根据所述预设网络模型的输入维度以及所述第二人脸图像的分辨率，对所述第二人脸图像进行尺度缩放。