[发明专利]脸部检测方法、脸部图像渲染方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种脸部检测方法，包括：

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入特征点检测模型，所述特征点检测模型包括配准公共网络、特征点定位网络和特征点遮挡状态判定网络；

通过所述配准公共网络计算出所述特征点定位网络和所述特征点遮挡状态判定网络对应的共享参数处理结果，将所述共享参数处理结果输入所述特征点定位网络输出脸部特征点定位信息，所述脸部特征点定位信息包括所述待检测图像的脸部部位的各个特征点的位置信息；

将所述共享参数处理结果输入所述特征点遮挡状态判定网络输出特征点遮挡状态信息，所述特征点遮挡状态信息包括所述各个特征点的遮挡状态信息；

根据所述脸部特征点定位信息和所述特征点遮挡状态信息确定所述脸部部位的遮挡区域和/或非遮挡区域；

获取与所述待检测图像的各个脸部部位对应的渲染素材；将所述渲染素材对应于脸部部位中遮挡区域的第一子部分过滤；获取所述渲染素材对应于脸部部位中非遮挡区域的第二子部分，将所述第二子部分对应于所述非遮挡区域的脸部部位进行渲染展示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征点检测模型包括公共网络、配准公共网络、人脸判定网络、特征点定位网络和特征点遮挡状态判定网络，所述将所述待检测图像输入特征点检测模型，包括：

将所述待检测图像输入所述公共网络，提取出图像特征；

将所述图像特征输入所述配准公共网络，计算出所述特征点定位网络和所述特征点遮挡状态判定网络对应的共享参数处理结果；

将所述共享参数处理结果输入所述特征点定位网络，输出特征点定位信息；

将所述共享参数处理结果输入所述特征点遮挡状态判定网络，输出特征点遮挡状态信息；将所述图像特征输入所述人脸判定网络，输出人脸置信度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征点检测模型的训练步骤包括：

获取第一训练数据，所述第一训练数据包括人脸图像，所述人脸图像对应的标定的人脸特征点和各个人脸特征点对应的遮挡状态信息；

根据所述第一训练数据，对所述公共网络、所述配准公共网络、所述特征点定位网络和所述特征点遮挡状态判定网络的模型参数进行训练，训练过程中保持所述人脸判定网络的模型参数不变，直到所述特征点定位网络的输出满足第一收敛条件，且所述特征点遮挡状态判定网络的输出满足第二收敛条件，得到已训练的所述公共网络、所述配准公共网络、所述特征点定位网络和所述特征点遮挡状态判定网络；

获取第二训练数据，所述第二训练数据包括人脸图像和非人脸图像；

根据所述第二训练数据，对所述人脸判定网络的模型参数进行训练，训练过程中保持所述公共网络、所述配准公共网络、所述特征点定位网络和所述特征点遮挡状态判定网络的模型参数不变，直到所述人脸判定网络的输出满足第三收敛条件，得到已训练的所述人脸判定网络；

将所述已训练的所述公共网络、所述配准公共网络、所述人脸判定网络、所述特征点定位网络和所述特征点遮挡状态判定网络根据预设连接关系连接，得到已训练的所述特征点检测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像输入特征点检测模型之前，还包括：

根据脸部检测算法检测所述待检测图像的脸部区域；

所述将所述待检测图像输入特征点检测模型包括：

将所述脸部区域对应的图像输入特征点检测模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征点检测模型包括人脸判定网络，所述方法还包括：

获取所述人脸判定网络输出的第一人脸置信度，当所述第一人脸置信度超过第一预设阈值时，获取所述待检测图像对应的下一帧图像；

获取所述待检测图像对应的特征点位置，根据所述特征点位置确定所述下一帧图像对应的待检测区域；

将所述待检测区域对应的第二目标图像作为待检测图像，进入所述将所述待检测图像输入特征点检测模型的步骤，直至所述人脸置信度未超过第一预设阈值，结束脸部特征点检测。