[发明专利]人脸位姿估计方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本说明书实施例提供一种人脸位姿估计方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取包含人脸信息的目标图像，并将目标图像输入到预先构建的位姿估计模型中；利用浅层密集连接层对目标图像进行特征提取，得到包含浅层特征信息的多个第一特征图；利用深层特征复用层分别对多个第一特征图执行信息融合操作得到第二特征图，以便在浅层特征信息中融入深层特征信息；利用注意力层对第二特征图中的人脸位姿信息进行提取，得到包含人脸位姿信息的第三特征图，利用分类器对第三特征图进行预测，得到第三特征图对应人脸位姿的预测结果，根据预测结果确定目标图像中的人脸位姿。本公开能够充分获取人脸位姿的关键信息，提升人脸位姿估计结果的准确性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种人脸位姿估计方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

人脸位姿估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向，人脸位姿变化也是影响人脸识别效果的一个关键因素。对人脸图像进行有效的位姿估计，才能够进一步减弱人脸位姿对人脸识别效果的影响。人脸位姿估计在计算机视觉领域中也有广泛的应用，比如活体识别、人机交互、虚拟现实、智能监控等。

目前传统的人脸位姿估计方法中，通过捕捉位姿角度信息而忽略一些无关的面部特征，因此无法充分利用人脸及周围信息进行模型优化，并且传统的基于通用识别模型的进行人脸位姿识别的方式，无法充分获取人脸位姿的关键信息。传统的人脸位姿估计方法直接以检测到的人脸框作为输入，没有考虑到人脸框的不准确性，导致传统的人脸位姿估计方法在直接对位姿角度进行回归或分类时难以获得最优的预测效果，从而降低人脸位姿估计结果的准确性。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种人脸位姿估计方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术存在的无法充分获取人脸位姿的关键信息，人脸位姿估计结果的准确性较差的问题。

本公开实施例的第一方面，提供了一种人脸位姿估计方法，包括：获取包含人脸信息的目标图像，并将目标图像输入到预先构建的位姿估计模型中；在位姿估计模型中，利用浅层密集连接层对目标图像进行特征提取，得到包含浅层特征信息的多个第一特征图；将多个第一特征图作为深层特征复用层的输入，利用深层特征复用层分别对多个第一特征图执行信息融合操作得到第二特征图，以便在浅层特征信息中融入深层特征信息；利用注意力层对第二特征图中的人脸位姿信息进行提取，得到包含人脸位姿信息的第三特征图，利用分类器对第三特征图进行预测，得到第三特征图对应人脸位姿的预测结果，根据预测结果确定目标图像中的人脸位姿。

本公开实施例的第二方面，提供了一种人脸位姿估计装置，包括：获取模块，被配置为获取包含人脸信息的目标图像，并将目标图像输入到预先构建的位姿估计模型中；提取模块，被配置为在位姿估计模型中，利用浅层密集连接层对目标图像进行特征提取，得到包含浅层特征信息的多个第一特征图；融合模块，被配置为将多个第一特征图作为深层特征复用层的输入，利用深层特征复用层分别对多个第一特征图执行信息融合操作得到第二特征图，以便在浅层特征信息中融入深层特征信息；预测模块，被配置为利用注意力层对第二特征图中的人脸位姿信息进行提取，得到包含人脸位姿信息的第三特征图，利用分类器对第三特征图进行预测，得到第三特征图对应人脸位姿的预测结果，根据预测结果确定目标图像中的人脸位姿。

本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述方法的步骤。

本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：