[发明专利]人脸对齐模型的训练方法、人脸对齐方法和装置有效
| 申请号： | 201510894091.2 | 申请日： | 2015-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN106845327B | 公开（公告）日： | 2019-07-02 |
| 发明（设计）人： | 潘博阳;陈敏杰;刘阳;郭春磊;林福辉 | 申请（专利权）人： | 展讯通信（天津）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张凤伟;吴敏 |
| 地址： | 300456 天津市塘沽*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种人脸对齐模型的训练方法、人脸检测方法和装置。所述训练方法包括：利用已标定面部特征点的第i个训练样本的各面部特征点训练回归模型对应于第i个训练样本的参数，经P轮的训练，得到所述第i个训练样本的回归模型，根据所述第i个训练样本对应的回归模型标定第j个训练样本的面部特征点，重复训练过程，直至分别获得N个训练样本对应的回归模型；将所获得的最后一个训练样本对应的回归模型作为所述人脸对齐模型。其中，当1≤p≤K时，所述对应的线性回归的方法为全局回归方法，当K+1≤p≤P时，所述对应的线性回归的方法为部分回归方法。应用上述训练方法得到的人脸对齐模型的精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 对齐 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种人脸对齐模型的训练方法，其特征在于，包括：采集人脸图像作为训练样本集，其中，每一人脸图像为所述训练样本集的一训练样本；利用已标定面部特征点的第i个训练样本的各面部特征点训练回归模型对应于第i个训练样本的参数，经P轮的训练，得到所述第i个训练样本的回归模型，包括：根据第p轮训练得到的回归模型，调整第p+1轮训练过程，并将第P轮训练得到的回归模型作为与所述第i个训练样本对应的回归模型，其中：按照如下步骤执行第p轮的训练过程：获取与所述已标定面部特征点一一对应的特征映射函数，利用所述特征映射函数，采用对应的线性回归的方法训练回归模型的参数，得到第p轮的回归模型；且当1≤p≤K时，所述对应的线性回归的方法为全局回归方法，当K+1≤p≤P时，所述对应的线性回归的方法为部分回归方法；1≤p≤P，p、K及P均为整数；根据所述第i个训练样本对应的回归模型标定第j个训练样本的面部特征点，重复训练过程，直至分别获得N个训练样本对应的回归模型，其中i及j均为正整数，且j≤N，i≤N，i≠j，N为所述训练样本集中训练样本的数目，所述第i个训练样本及第j个训练样本均为所述训练样本集中未进行训练的训练样本；将所获得的最后一个训练样本对应的回归模型作为所述人脸对齐模型。
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