[发明专利]一种基于注意力机制的人脸关键点检测方法

摘要

本发明公开了一种基于注意力机制的人脸关键点检测方法，该方法包括以下步骤：建立面向多分辨率输入的多通道特征提取网络结构；设计一个注意力模块，利用具有沙漏结构的特征融合网络，引入注意力机制，选择与任务相关的关键特征；将注意力模块输出的特征图经过残差模块，输出关键点位置信息。本发明所涉及的面向多分辨率输入的多通道特征提取网络，通过引入中继监督在降低网络深度的同时保证检测精度；本发明所涉及的注意力模块，通过引入注意力机制将特征不断聚焦到感兴趣区域，提高遮挡、大姿态下的人脸关键点检测精度。实验表明该发明可以有效克服大姿态、遮挡给精度带来的影响，解决网络深度与检测速度均衡难题。

主权项

1.一种基于注意力机制的人脸关键点检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)：针对一张原始图片，使用数据集提供的人脸检测框对原始图片中的人脸区域进行剪裁，并归一化为256×256×3px，再对归一化后的图像进行数据增强，得到训练样本；步骤(2)：针对高分辨率通道，使用ResNet18的conv1_x至conv3_x对训练样本进行特征提取，输出一个大小为128×32×32的特征图F；步骤(3)：针对低分辨率通道，先将训练样本降采样为64×64×3px，再使用ResNet50的conv1_x至conv3_x对降采样后的训练样本进行特征提取，输出一个低精度的关键点热力图M，大小为L×32×32，其中L为关键点的个数；步骤(4)：将特征图F与低精度的关键点热力图M一同输入到注意力模块中，该模块包含一个具有沙漏结构的特征融合网络，注意力模块的输出H经过一个残差层BottleNeck模块和一个3×3的卷积模块，获得高精度的关键点热力图；步骤(5)：采用坐标变换，将高精度的关键点热力图转化为关键点坐标，并将提取到的关键点坐标映射回原始图片，完成关键点的检测。