[发明专利]一种基于采样卷积的人脸关键点检测方法

摘要

本发明公开一种基于采样卷积的人脸关键点检测方法，属于图像检测技术领域，该方法包括以下步骤：S1、获取包含人脸的灰度图像，并利用人脸检测算法获取所述灰度图像中的人脸框；S2、准备训练集，将训练集图像中所有人脸进行普鲁克分析，得到平均人脸关键点；S3、将平均人脸关键点按步骤S1获取的人脸框尺寸放大后，得到初始人脸关键点；S4、利用训练生成的网络模型更新人脸关键点，得到最终的人脸关键点；通过在关键点附近进行点卷积，不断迭代更新结果，在保证精度的同时，进一步提高了计算速度。

主权项

1.一种基于采样卷积的人脸关键点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取包含人脸的灰度图像，并利用人脸检测算法获取所述灰度图像中的人脸框；S2、准备训练集，将训练集图像中所有人脸进行普鲁克分析，得到平均人脸关键点S_std；S3、将S_std按步骤S1获取的人脸框尺寸放大后，得到初始人脸关键点S₀；S4、利用训练生成的网络模型更新人脸关键点S_i，得到最终的人脸关键点；其中i∈[1,It]，i表示第i次迭代，It为迭代次数，取值范围为1‑10；S_It即为最终的人脸关键点；所述更新的具体步骤如下：S41、利用采样卷积算法对S_i‑1处的图像进行特征提取，得到特征向量S42、计算人脸关键点偏差ΔS_i；S43、利用所述人脸关键点偏差更新人脸关键点S_i，即S_i＝S_i‑1+ΔS_i。