[发明专利]一种生成人脸检测模型、三维人脸图像的方法及装置有效
| 申请号： | 201810837109.9 | 申请日： | 2018-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN108921131B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 侯晓楠;邱雪涛;万四爽 | 申请（专利权）人： | 中国银联股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华 |
| 地址： | 200135 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种生成人脸检测模型、三维人脸图像的方法及装置，包括：以预先标记了人脸检测框的训练视频为训练样本对神经网络模型进行训练，得到人脸检测模型，神经网络模型的损失函数是根据训练视频中各帧训练图像的损失函数确定的。采用人脸检测模型确定待检测视频中各帧待检测图像中的人脸检测框，根据待检测视频中各帧待检测图像中的人脸检测框生成待检测视频对应的三维人脸图像。由于每帧训练图像的损失函数与训练图像的帧约束图像相关，故人脸检测模型在检测视频中待检测图像的人脸检测框时，结合待检测图像与帧约束图像之间的关系，从而减少了各待检测图像中人脸检测框的抖动，提高了构建的三维人脸图像的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 生成 检测 模型 三维 图像 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种生成人脸检测模型的方法，其特征在于，包括：获取多个训练视频，所述训练视频包括多帧连续的训练图像，所述训练图像预先标记了人脸检测框；以所述训练视频为训练样本对神经网络模型进行训练；针对每个训练视频，确定所述训练视频中各帧训练图像的损失函数；其中，每帧训练图像的损失函数是根据所述训练图像中预先标记的人脸检测框、所述神经网络模型预测输出的所述训练图像中的人脸检测框以及所述神经网络模型预测输出的所述训练图像的帧约束图像中的人脸检测框确定的；所述训练图像的帧约束图像为所述训练视频中与所述训练图像相邻的N帧图像，N为大于0的整数；根据所述训练视频中各帧训练图像的损失函数确定所述神经网络模型的损失函数；最小化所述神经网络模型的损失函数，得到人脸检测模型。
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