[发明专利]基于深度学习的人脸关键点检测方法和检测系统有效
| 申请号： | 201910986156.4 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110956082B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 马国军;马道懿;朱琎;唐跃;曾庆军;夏健 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 常虹 |
| 地址： | 212003*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的人脸关键点检测方法和检测系统，其中检测方法包括如下步骤：1、构建基于MobileNetV1架构的人脸关键点检测网络；所述人脸关键点检测网络的输入为人脸图像，输出为人脸关键点坐标；2、将Kaggle上的Facial Key‑points Detection的人脸数据集作为样本图像，对步骤1构建的人脸关键点检测网络进行训练；3、采集待检测人脸的图像；对采集到的待检测图像采用OpenCV的级联分类器获取人脸区域；4、将步骤3获取到的人脸区域输入到训练好的人脸关键点检测网络中，得到左眼和鼻尖坐标；5、计算待检测图像中人脸右眼及左右嘴角的坐标，并进行关键点标注。该方法能够在规模较小的深度学习网络上得到较高的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 关键 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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