[发明专利]一种基于深度学习的人脸关键点定位方法在审
| 申请号： | 202010781557.9 | 申请日： | 2020-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN112036253A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 林三吉;刘清平;陈丰生 | 申请（专利权）人： | 海纳致远数字科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海申浩律师事务所 31280 | 代理人： | 吕琳琳 |
| 地址： | 200030 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 基于深度学习的人脸关键点定位方法包括：采用普通卷积层外加堆叠数个Mobilenet V2 block构建骨干网络模型以实现模型轻量化；在‑30°至+30°内每隔3度对采集到的原始人脸图像训练数据进行一次旋转，再进行一次水平翻转，得到扩充后的人脸图像训练数据；对扩充后人脸图像训练数据灰度转换以获得人脸灰度图像训练数据；将人脸灰度图像训练数据、每个人脸关键点对应损失权重及标注人脸关键点代入模型中进行训练，在训练过程中，基于模型训练出的各个人脸关键点与对应标注的人脸关键点计算误差值，基于误差值设定阈值，将人脸灰度图像训练数据对应的值与阈值进行比较，若低于则丢弃该人脸灰度图像训练数据，否则保留。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 关键 定位 方法 | ||
【主权项】：
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