[发明专利]人脸关键点定位方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201711320465.5 | 申请日： | 2017-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN108121952B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 陈志军 | 申请（专利权）人： | 北京小米移动软件有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供一种人脸关键点定位方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：从原始图像中获取人脸图像；利用目标定位模型对所述人脸图像进行人脸关键点检测，获得人脸关键点的预测位置集合以及每个预测位置对应的置信度，所述目标定位模型为全卷积神经网络模型；基于所述预测位置集合以及每个预测位置对应的置信度，确定所述人脸关键点在所述原始图像中的位置。本公开实施例由于置信度可以体现出人脸关键点的预测位置为实际位置的可信程度，因此，可以基于人脸关键点的预测位置集合以及每个预测位置对应的置信度，确定人脸关键点在原始图像中的预测位置，从而提高人脸关键点定位的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 关键 定位 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
一种人脸关键点定位方法，其特征在于，所述方法包括：从原始图像中获取人脸图像；利用目标定位模型对所述人脸图像进行人脸关键点检测，获得人脸关键点的预测位置集合以及每个预测位置对应的置信度，所述目标定位模型为全卷积神经网络模型；基于所述预测位置集合以及每个预测位置对应的置信度，确定所述人脸关键点在所述原始图像中的位置。
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