[发明专利]一种基于级联神经网络的人脸关键点检测方法

摘要

本发明涉及一种基于级联神经网络的人脸关键点检测方法，其步骤包括：a)建立训练用人脸图像集，标注需要检测的关键点位置；b)构建第一层深度神经网络并训练人脸区域估计模型；c)构建第二层深度神经网络，做人脸关键点初步检测；d)对内脸区域继续做局部区域划分；e)对每个局部区域分别构建第三层深度神经网络；f)对每个局部区域估计其旋转角度；g)按照估计的旋转角度做矫正；h)对每个局部区域的矫正数据集构建第四层深度神经网络；i)任给一张新的人脸图像，采用上述四层深度神经网络模型进行关键点检测，得到最终的人脸关键点检测结果。本发明有效地提高了人脸关键点检测，尤其是密集人脸关键点检测的准确性和实时性。

主权项

一种基于级联神经网络的人脸关键点检测方法，其步骤包括：a)建立训练用人脸图像集，对其中每一张人脸标注需要检测的关键点位置；b)构建第一层深度神经网络并训练人脸区域估计模型，此模型中任一张人脸被分为内脸区域与外脸区域两部分；c)构建第二层深度神经网络，对步骤b)中输出的内脸区域和外脸区域分别做独立的人脸关键点初步检测；d)根据步骤c)的初步检测结果，对内脸区域继续做局部区域划分；e)对步骤d)得到的每个局部区域分别构建第三层深度神经网络，用来训练针对该局部区域的人脸关键点检测器；f)根据步骤e)的人脸关键点检测器的关键点输出结果，对每个局部区域估计其旋转角度；g)将每个局部区域按照其估计的旋转角度做矫正，将矫正的图片收集作为新的训练集合；h)对步骤g)中生成的每个局部区域的矫正数据集构建第四层深度神经网络，用来训练人脸关键点检测器；i)任给一张新的人脸图像，采用经过上述步骤生成的四层深度神经网络模型进行关键点检测，并将最终生成的内脸区域、外脸区域、及各个局部区域的关键点结合输出，即为最终人脸关键点检测结果。