[发明专利]用于输出数据的方法和装置

权利要求书

1.一种用于输出数据的方法，包括：

获取人脸关键点数据集合，其中，人脸关键点数据用于表征目标人脸图像中的人脸关键点的位置；

基于所述人脸关键点数据集合，确定用于表征人眼的外形特征的人眼特征数据；

将所述人眼特征数据输入预先训练的人眼大小识别模型，得到表征人眼大小程度的程度值，以及输出所述程度值，其中，所述人眼大小识别模型用于表征人眼特征数据与程度值的对应关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取人脸关键点数据集合，包括：

获取目标人脸图像；

将所述目标人脸图像输入预先训练的人脸关键点提取模型，得到人脸关键点数据集合，其中，所述人脸关键点提取模型用于表征人脸图像和人脸关键点数据集合的对应关系。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述人脸关键点数据集合，确定用于表征人眼的外形特征的人眼特征数据，包括：

从所述人脸关键点数据集合中提取表征人眼区域的人脸关键点数据作为人眼关键点数据，以及基于所述人眼关键点数据，确定至少两个距离值，其中，距离值用于表征两个人眼关键点数据分别指示的人眼关键点的距离；

基于所述至少两个距离值，确定至少一个距离比值作为人眼特征数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述输出所述程度值之后，所述方法还包括：

基于所述程度值，确定用于将所述目标人脸图像中的人眼图像进行放大的放大系数，以及输出所述放大系数。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述人眼大小识别模型通过如下步骤训练得到：

获取训练样本集合，其中，训练样本包括用于表征训练样本指示的人眼的外形特征的样本人眼特征数据，以及对样本人眼特征数据进行标注的、表征训练样本指示的人眼的大小程度的标注程度值，样本人眼特征数据是预先基于训练样本对应的人脸关键点数据集合所确定的；

利用机器学习方法，将所确定的样本人眼特征数据作为输入，将与输入的样本人眼特征数据对应的标注程度值作为期望输出，训练得到人眼大小识别模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，训练样本包括的标注程度值表征样本人眼特征数据指示的人眼的大小为大或中等或小。

7.一种用于输出数据的装置，包括：

获取单元，被配置成获取人脸关键点数据集合，其中，人脸关键点数据用于表征目标人脸图像中的人脸关键点的位置；

第一确定单元，被配置成基于所述人脸关键点数据集合，确定用于表征人眼的外形特征的人眼特征数据；

识别单元，被配置成将所述人眼特征数据输入预先训练的人眼大小识别模型，得到表征人眼大小程度的程度值，以及输出所述程度值，其中，所述人眼大小识别模型用于表征人眼特征数据与程度值的对应关系。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述获取单元包括：

获取模块，被配置成获取目标人脸图像；

提取模块，被配置成将所述目标人脸图像输入预先训练的人脸关键点提取模型，得到人脸关键点数据集合，其中，所述人脸关键点提取模型用于表征人脸图像和人脸关键点数据集合的对应关系。

9.根据权利要求7所述的装置，其中，所述第一确定单元包括：

第一确定模块，被配置成从所述人脸关键点数据集合中提取表征人眼区域的人脸关键点数据作为人眼关键点数据，以及基于所述人眼关键点数据，确定至少两个距离值，其中，距离值用于表征两个人眼关键点数据分别指示的人眼关键点的距离；

第二确定模块，被配置成基于所述至少两个距离值，确定至少一个距离比值作为人眼特征数据。

10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述装置还包括：

第二确定单元，被配置成基于所述程度值，确定用于将所述目标人脸图像中的人眼图像进行放大的放大系数，以及输出所述放大系数。