[发明专利]人脸定位方法和装置在审
| 申请号： | 201610848554.6 | 申请日： | 2016-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN107871099A | 公开（公告）日： | 2018-04-03 |
| 发明（设计）人： | 程海敬;芦姗;孔令美;张祥德 | 申请（专利权）人： | 北京眼神科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司11240 | 代理人： | 韩建伟,张永明 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人脸定位方法和装置。其中，该方法包括获取待训练样本，其中，待训练样本包含至少一个待训练图像，并且至少一个待训练图像中包含待训练的人脸图像；使用待训练样本训练深度单卷积神经网络模型的目标参数的参数值，得到训练之后的深度单卷积神经网络模型；通过训练之后的深度单卷积神经网络模型对待测试图像中包含的人脸图像的特征点进行定位，输出定位结果，其中，深度单卷积神经网络模型由依次连接的多个网络层构成，多个网络层用于对待训练样本或待测试图像进行单次数据处理，多个网络层包括至少一个卷积层，至少一个最大池化层，至少一个全连接层。本发明解决了现有的人脸定位技术中定位精确度较差的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 定位 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种人脸定位方法，其特征在于，包括：获取待训练样本，其中，所述待训练样本包含至少一个待训练图像，并且所述至少一个待训练图像中包含待训练的人脸图像；使用所述待训练样本训练深度单卷积神经网络模型的目标参数的参数值，得到训练之后的所述深度单卷积神经网络模型；通过训练之后的所述深度单卷积神经网络模型对待测试图像中包含的人脸图像的特征点进行定位，输出定位结果，其中，所述深度单卷积神经网络模型由依次连接的多个网络层构成，所述多个网络层用于对所述待训练样本或所述待测试图像进行单次数据处理，所述多个网络层包括：至少一个卷积层，至少一个最大池化层，至少一个全连接层。
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