[发明专利]人脸识别中关键特征点的检测与定位方法

摘要

本发明公开了人脸识别中关键特征点的检测与定位方法，包括步骤对人脸图像进行预处理；预设22个关键特征点；根据预设的关键特征点的标定顺序，在训练样本中人工标定所述关键特征点构成一组形状向量训练样本；进行全局形状模型和局部纹理模型的构建；进行关键特征点的搜索定位；进行关键特征点定位的优化；关键特征点自动标定和关键特征点坐标归一化输出。由于通过本发明缩小了取样的范围，从而可以有效的提高后续进行提取关键特征点时的取样效率。

主权项

一种人脸识别中关键特征点的检测与定位方法，其特征在于，包括步骤：S11、对人脸图像进行预处理；S12、预设22个关键特征点；22个关键特征点具体包括每个眉毛的两个角点、每个眼睛的两个角点、每个眼皮的最上点和最下点、鼻尖点、两个鼻翼点、嘴巴的两个角点、上嘴唇的最上点和最下点、下嘴唇的最上点和最下点，以及，下颚点；根据预设的关键特征点的标定顺序，在训练样本中人工标定所述关键特征点；根据作为训练样本的人脸图像生成一组特征点坐标数据，构成一组形状向量训练样本；S13、根据所述形状向量训练样本进行全局形状模型和局部纹理模型的构建；S14、进行关键特征点的搜索定位，包括：根据所述全局形状模型和局部纹理模型在待检测人脸图像中通过迭代定位所示关键特征点；S15、进行关键特征点定位的优化，包括：根据步骤S14中的定位结果作为初始结果，根据预设的图像处理算法对所述关键特征点进行优化；S16、关键特征点自动标定和关键特征点坐标归一化输出，包括：将优化后的关键特征点标定在所述待检测人脸图像中，然后按照设定的参考点和参考距离变换并输出所述关键特征点的坐标。