[发明专利]基于MTCNN算法的人脸多特征点检测方法及装置在审
| 申请号： | 202111293166.3 | 申请日： | 2021-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN113743381A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 龚启勇;幸浩洋;黄晓琦;吕粟 | 申请（专利权）人： | 四川大学华西医院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 四川言己律师事务所 51349 | 代理人： | 罗韬 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 mtcnn 算法 人脸多 特征 检测 方法 装置 | ||
1.一种基于MTCNN算法的人脸多特征点检测方法，其特征在于所述方法为在MTCNN算法的基础上，将输入数据集中的人脸特征点的标定数量设置为大于或等于六个；所述人脸特征点均为在初始人脸图像上进行的自由标定点，且将标定人脸特征点后的初始人脸图像利用MTCNN算法训练，形成人脸特征数据模型，以所述人脸特征数据模型作为MTCNN算法的检测依据。
2.根据权利要求1所述的基于MTCNN算法的人脸多特征点检测方法，其特征在于：输入数据集中人脸特征点的标定数量设置为19-21个，且均布于人脸的面部五官的位置。
3.根据权利要求1或2所述的基于MTCNN算法的人脸多特征点检测方法，其特征在于：所述输入数据集中的人脸特征点包括至少两个侧脸特征点。
4.根据权利要求1所述的基于MTCNN算法的人脸多特征点检测方法，其特征在于：所述输入数据集为多个，分别基于各自的初始人脸图像完成人脸检测与人脸特征点标定，且所述输入数据集基于AFLW数据集完成的人脸特征点标定。
5.根据权利要求1所述的基于MTCNN算法的人脸多特征点检测方法，其特征在于：所述输入数据集中包括人脸图像数据与人脸特征点数据，所述输入数据集通过金字塔处理后形成P-Net数据，所述P-Net数据为基于输入数据集识别出的不同尺寸大小的人脸数据，基于所述P-Net数据去掉重复人脸矩形框后形成R-Net数据，再基于所述R-Net标定人脸矩形框后形成具有人脸特征数据模型的O-Net数据。
6.一种基于MTCNN算法的人脸多特征点检测装置，其特征在于所述的装置包括摄像头与检测处理模块，所述摄像头接入检测处理模块，所述摄像头用于采集图像数据并传输至检测处理模块中，所述检测处理模块用于通过权利要求1至5任意一项所述的方法，对当前的图像数据进行人脸检测。
7.根据权利要求6所述的基于MTCNN算法的人脸多特征点检测装置，其特征在于：所述检测处理模块通过具有19-21个人脸特征点的人脸特征数据模型，对当前图像数据中的人脸进行检测。
8.根据权利要求6或7所述的基于MTCNN算法的人脸多特征点检测装置，其特征在于：所述检测处理模块用于执行MTCNN算法，且其内部预置有经过MTCNN算法程序训练的人脸特征数据模型。
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