本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法和裝置。

背景技術(shù)：

人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位是人臉圖像研究中的重要技術(shù)。該技術(shù)直接影響人臉識(shí)別、人臉屬性識(shí)別(性別識(shí)別、姿態(tài)識(shí)別和年齡識(shí)別)和人臉美化等多種與人臉識(shí)別相關(guān)的圖像處理技術(shù)。

現(xiàn)有的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法通常包括：通過(guò)人臉檢測(cè)器確定人臉的人臉框，根據(jù)ESR(Explicit Shape Regressor，顯示形狀回歸)定位算法以及人臉框?qū)θ四樳M(jìn)行定位，獲得人臉中的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過(guò)程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)至少存在以下問(wèn)題：該定位方法對(duì)人臉框的定位準(zhǔn)確度依賴較大，也即當(dāng)人臉框存在定位偏差時(shí)，終端獲得的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置也會(huì)存在較大的偏差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法和裝置。所述技術(shù)方案如下：

第一方面，提供了一種人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法，該方法包括：

獲取包含目標(biāo)人臉的人臉圖像；

確定所述人臉圖像中的所述目標(biāo)人臉的人臉框；

根據(jù)所述人臉框以及第一定位算法確定所述目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置；n≥3；所述第一定位算法是在所述人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法；

從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與所述目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉；

根據(jù)第二定位算法確定篩選出的所述相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，m 為正整數(shù)；所述第二定位算法是在所述人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在所述人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)所述第一偏差范圍的定位算法；所述第一偏差范圍包括所述第二偏差范圍；

根據(jù)對(duì)所述相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)所述目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。

第二方面，提供了一種人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位裝置，該裝置包括：

獲取模塊，用于獲取包含目標(biāo)人臉的人臉圖像；

第一確定模塊，用于確定所述獲取模塊獲取到的所述人臉圖像中的所述目標(biāo)人臉的人臉框；

第二確定模塊，用于根據(jù)所述第一確定模塊確定的所述人臉框以及第一定位算法確定所述目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置；n≥3；所述第一定位算法是在所述人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法；

人臉篩選模塊，用于從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與所述目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉；

第三確定模塊，用于根據(jù)第二定位算法確定篩選出的所述相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，m為正整數(shù)；所述第二定位算法是在所述人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在所述人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)所述第一偏差范圍的定位算法；所述第一偏差范圍包括所述第二偏差范圍；

定位結(jié)果確定模塊，用于根據(jù)所述第三確定模塊確定的對(duì)所述相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)所述目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。

本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案的有益效果是：

通過(guò)使用第一定位算法確定目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉，然后通過(guò)第二定位算法確定篩選出的相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，根據(jù)對(duì)相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。其中，第一定位算法是在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法；第二定位算法是在人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在人臉框存在定位偏 差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)第一偏差范圍的定位算法；第一偏差范圍包括第二偏差范圍；解決了現(xiàn)有技術(shù)中終端獲得的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置會(huì)存在較大偏差的問(wèn)題；達(dá)到了可以提高定位得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置的準(zhǔn)確率的效果。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例提供的終端的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法的方法流程圖；

圖3A是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法的方法流程圖；

圖3B是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的通過(guò)第一定位算法定位得到的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置的示意圖；

圖3C是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法中所涉及的第一偏差范圍的示意圖；

圖3D是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的篩選相似人臉時(shí)的示意圖；

圖4是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位裝置的結(jié)構(gòu)方框圖；

圖5是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位裝置的結(jié)構(gòu)方框圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步地詳細(xì)描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部份實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

請(qǐng)參考圖1，其示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例提供的終端的結(jié)構(gòu)示意圖。該終端可以包括總線110、連接到總線110上的網(wǎng)絡(luò)接口單元120、存儲(chǔ)器130、輸入單元140、處理器150和顯示單元160。存儲(chǔ)器130中存儲(chǔ)有至少一種計(jì)算機(jī)應(yīng) 用程序，處理器150可以根據(jù)存儲(chǔ)器130中存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序執(zhí)行相應(yīng)操作。

處理器150用于從存儲(chǔ)器130中獲取包含目標(biāo)人臉的人臉圖像，或者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)接口單元120從其他終端中獲取該包含目標(biāo)人臉的人臉圖像。

處理器150還用于確定人臉圖像中的目標(biāo)人臉的人臉框；根據(jù)人臉框以及第一定位算法確定目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置；n≥3；第一定位算法是在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法；從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉；據(jù)第二定位算法確定篩選出的相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，m為正整數(shù)；第二定位算法是在人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)第一偏差范圍的定位算法；第一偏差范圍包括第二偏差范圍；根據(jù)對(duì)相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。

綜上所述，本實(shí)施例提供的終端，通過(guò)使用第一定位算法確定目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉，然后通過(guò)第二定位算法確定篩選出的相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，根據(jù)對(duì)相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。其中，第一定位算法是在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法；第二定位算法是在人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)第一偏差范圍的定位算法；第一偏差范圍包括第二偏差范圍；解決了現(xiàn)有技術(shù)中終端獲得的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置會(huì)存在較大偏差的問(wèn)題；達(dá)到了可以提高定位得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置的準(zhǔn)確率的效果。

請(qǐng)參考圖2，其示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法的方法流程圖。該人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法包括：

步驟201，獲取包含目標(biāo)人臉的人臉圖像。

步驟202，確定人臉圖像中的目標(biāo)人臉的人臉框。

步驟203，根據(jù)該人臉框以及第一定位算法確定該目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置。

n≥3；該第一定位算法是在該人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法。

步驟204，從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與該目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉。

步驟205，根據(jù)第二定位算法確定篩選出的該相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置。

m為正整數(shù)。該第二定位算法是在該人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在該人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)該第一偏差范圍的定位算法；該第一偏差范圍包括該第二偏差范圍。

步驟206，根據(jù)對(duì)該相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)該目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。

本實(shí)施例中的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)可以為人臉中的兩個(gè)瞳孔、鼻尖、嘴角兩側(cè)、眉毛、眉心、雙頰、下巴或者下顎，本實(shí)施例對(duì)此并不做限定。

綜上所述，本實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法，通過(guò)使用第一定位算法確定目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉，然后通過(guò)第二定位算法確定篩選出的相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，根據(jù)對(duì)相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。其中，第一定位算法是在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法；第二定位算法是在人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)第一偏差范圍的定位算法；第一偏差范圍包括第二偏差范圍；解決了現(xiàn)有技術(shù)中終端獲得的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置會(huì)存在較大偏差的問(wèn)題；達(dá)到了可以提高定位得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置的準(zhǔn)確率的效果。

請(qǐng)參考圖3A，其示出了本發(fā)明另一實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法的方法流程圖。該人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法包括：

步驟301，獲取包含目標(biāo)人臉的人臉圖像。

當(dāng)終端需要定位人臉圖像中的目標(biāo)人臉的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)時(shí)，終端可以獲取包含該目標(biāo)人臉的人臉圖像。

步驟302，確定人臉圖像中的目標(biāo)人臉的人臉框。

可選地，終端可以通過(guò)人臉檢測(cè)器來(lái)確定目標(biāo)人臉的人臉框?？蛇x地，終端可以得到目標(biāo)人臉的人臉框的坐標(biāo)。

步驟303，根據(jù)該人臉框以及第一定位算法確定該目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置。

終端可以通過(guò)第一定位算法的定位模型匹配人臉框中的目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置。其中，n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)為定位模型中預(yù)先訓(xùn)練的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，且n≥3。

可選地，n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)可以包括人臉中的兩個(gè)瞳孔、鼻尖以及兩側(cè)嘴角。并且，由于瞳孔和嘴角的定位準(zhǔn)確度較高且定位的復(fù)雜度相對(duì)較小，所以為了提高終端的定位準(zhǔn)確度以及降低終端的定位復(fù)雜度，n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)可以優(yōu)先選擇人臉中的兩個(gè)瞳孔以及兩側(cè)嘴角。比如，當(dāng)n為3時(shí)，3個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)可以為兩個(gè)瞳孔以及兩側(cè)嘴角中的一個(gè)嘴角。

可選地，為了提高第一定位算法定位得到的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置的準(zhǔn)確性，該第一定位算法可以是在該人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法。

具體的，由于CNN(Convolutional Neural Network，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法在人臉框存在定位偏差時(shí)，仍然具有穩(wěn)定的輸出(也即CNN的定位結(jié)果的準(zhǔn)確度在第一偏差范圍內(nèi))，所以本實(shí)施例中的第一定位算法可以為CNN算法。類似的，第一定位算法還可以為ASM(Active Shape Model，主動(dòng)形狀模型)算法、AAM(Active Appearance Model，主動(dòng)表觀模型)算法或者SDM(Supervised Descent Method)算法，本實(shí)施例對(duì)此并不做限定。

以第一定位算法為CNN算法，n為5為例，終端可以通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練得到的CNN算法中的5點(diǎn)定位模型定位目標(biāo)人臉中的對(duì)應(yīng)的5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，結(jié)合圖3B，終端可以定位得到圖3B中A、B、C、D和E所示的5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置。

可選地，第一偏差范圍是指定位位置與實(shí)際位置之間的距離小于預(yù)設(shè)閾值的范圍。比如，結(jié)合圖3C，第一偏差范圍可以為圖中所示的眼周的范圍31。

需要說(shuō)明的是，第一定位算法的定位模型可以為預(yù)先訓(xùn)練的模型。該定位模型的訓(xùn)練步驟可以包括：終端獲取多個(gè)訓(xùn)練人臉以及每個(gè)訓(xùn)練人臉中手工標(biāo) 定的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)(如人臉中的兩個(gè)瞳孔、鼻尖和兩側(cè)嘴角)的坐標(biāo)，根據(jù)訓(xùn)練人臉以及每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)確定n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位模型。

步驟304，從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與該目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉。

可選地，終端可以從各個(gè)人臉模型中選擇出J個(gè)候選人臉，然后再?gòu)腏個(gè)候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與該目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉。

可選地，本步驟可以包括：

第一，對(duì)于每個(gè)候選人臉，將該目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中的i個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與該候選人臉中的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置對(duì)齊；其中，每個(gè)候選人臉中標(biāo)注有該n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中的每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置；i<n。

以候選人臉有2j個(gè)且i為2為例，終端可以將目標(biāo)人臉中的2個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與每個(gè)候選人臉中的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置重合?？蛇x地，當(dāng)目標(biāo)人臉中的2個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置不能與候選人臉中的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置直接重合時(shí)，終端還可以先對(duì)候選人臉做平移、縮放或者旋轉(zhuǎn)等操作使得其重合。

可選地，終端可以將目標(biāo)人臉中的兩個(gè)瞳孔的位置與候選人臉中的兩個(gè)瞳孔的位置重合。

第二，計(jì)算該n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中的剩余關(guān)鍵點(diǎn)與該候選人臉中的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置之間的距離。

在經(jīng)過(guò)上述對(duì)齊之后，終端可以計(jì)算目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中剩余的關(guān)鍵點(diǎn)與候選人臉中的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)之間的距離。

可選地，當(dāng)剩余關(guān)鍵點(diǎn)有至少兩個(gè)時(shí)，終端可以計(jì)算至少兩個(gè)剩余關(guān)鍵點(diǎn)中的每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)與候選人臉中的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)之間的距離，或者，計(jì)算至少兩個(gè)剩余關(guān)鍵點(diǎn)中的一個(gè)剩余關(guān)鍵點(diǎn)與候選人臉中的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)之間的距離。

比如，以終端計(jì)算其中一個(gè)剩余的關(guān)鍵點(diǎn)與候選人臉中的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)之間的距離為例，請(qǐng)參考圖3D，終端將目標(biāo)人臉中的瞳孔與候選人臉中的瞳孔重合之后，終端可以計(jì)算目標(biāo)人臉中的右側(cè)嘴角的位置與候選人臉中的右側(cè)嘴角D’的位置之間的距離d。

第三，選擇各個(gè)候選人臉中符合第一條件的相似人臉；該第一條件包括該距離小于第一閾值，或者，按照距離由大到小的順序排名之后排名在后N位， 或者，按照距離由小到大的順序排名之后排名在前N位。

之后，終端可以選擇2j個(gè)候選人臉中符合第一條件的相似人臉。

具體的，由于終端計(jì)算得到的距離越小，說(shuō)明對(duì)應(yīng)的候選人臉與目標(biāo)人臉的相似度越高，所以，終端可以選擇2j個(gè)候選人臉中計(jì)算得到的距離小于第一閾值的候選人臉。

類似的，終端還可以按照計(jì)算得到的距離由大到小的順序進(jìn)行排名，選擇排名在后N位的候選人臉?；蛘?，終端按照計(jì)算得到的距離由小到大的順序進(jìn)行排名，選擇排名在前N位的候選人臉。其中，N為正整數(shù)。

在終端選擇得到候選人臉之后，終端可以將選擇得到的人臉確定為目標(biāo)人臉的相似人臉。

需要補(bǔ)充說(shuō)明的是，本實(shí)施例中的候選人臉為終端預(yù)先訓(xùn)練得到的人臉。該候選人臉的訓(xùn)練步驟可以包括：終端根據(jù)各個(gè)訓(xùn)練人臉中手工標(biāo)注的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)初始化各個(gè)訓(xùn)練人臉的臉型；通過(guò)第一定位算法的定位模型確定訓(xùn)練人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置；然后將定位得到的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中的至少兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與訓(xùn)練人臉中手工標(biāo)注的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置對(duì)齊，選擇其中符合第一條件的人臉，將選擇得到的人臉作為候選人臉。其中，終端將關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行對(duì)齊以及選擇人臉時(shí)的實(shí)現(xiàn)方式與本步驟中的選擇相似人臉的步驟類似，本實(shí)施例在此不再贅述。

步驟305，根據(jù)第二定位算法確定篩選出的該相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置。

此后，終端可以通過(guò)第二定位算法對(duì)篩選得到的相似人臉進(jìn)行m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位，得到對(duì)相似人臉的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位結(jié)果。m為正整數(shù)。可選地，終端可以通過(guò)第二定位算法的定位模型匹配相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置。

可選地，該第二定位算法是在該人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在該人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)該第一偏差范圍的定位算法；該第一偏差范圍包括該第二偏差范圍。

具體的，由于ESR算法能夠利用局部特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵點(diǎn)的精細(xì)定位，且該算法對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)相對(duì)位置的隱式約束實(shí)現(xiàn)在光照變化、面部局部遮擋等難度較大的場(chǎng)景下仍然能精細(xì)定位；且該算法對(duì)人臉檢測(cè)器確定的人臉框的準(zhǔn)確度以及 目標(biāo)人臉?biāo)幍淖藨B(tài)的依賴性較大，也即當(dāng)人臉框的位置出現(xiàn)偏差時(shí)或者目標(biāo)人臉?biāo)幍淖藨B(tài)與預(yù)先訓(xùn)練的候選人臉的姿態(tài)相差較大時(shí)，終端通過(guò)ESR算法定位得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置也會(huì)有較大誤差，所以本實(shí)施例中的第二定位算法可以為ESR算法。類似的，第二定位算法還可以為ESR算法、CNN算法或者SDM算法。

可選地，由于ESR算法能夠靈活的改變所需定位的關(guān)鍵點(diǎn)的個(gè)數(shù)，所以本實(shí)施例在綜合考慮定位精度以及靈活性之后，通常選擇ESR算法作為第二定位算法。

需要補(bǔ)充說(shuō)明的一點(diǎn)是，本實(shí)施例只是以第一偏差范圍包括第二偏差范圍為例，可選地，若第一定位算法的定位復(fù)雜度隨著所需定位的關(guān)鍵點(diǎn)的個(gè)數(shù)的增多而增大，則綜合定位精度以及定位復(fù)雜度兩者來(lái)考慮，第二偏差范圍還可以大于第一偏差范圍，也即舍棄一定的定位精度來(lái)降低算法的定位復(fù)雜度以及靈活性。

需要補(bǔ)充說(shuō)明的另一點(diǎn)是，第二定位算法的定位模型可以為預(yù)先訓(xùn)練的模型。該模型的訓(xùn)練步驟可以包括：終端獲取訓(xùn)練人臉以及訓(xùn)練人臉中手工標(biāo)注的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)(通常為后續(xù)所需定位的關(guān)鍵點(diǎn)的個(gè)數(shù)m)的坐標(biāo)，根據(jù)訓(xùn)練人臉以及訓(xùn)練人臉中的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)訓(xùn)練得到第二定位算法的定位模型。

步驟306，根據(jù)預(yù)設(shè)評(píng)估算法以及該目標(biāo)人臉對(duì)該定位結(jié)果分別進(jìn)行評(píng)分。

該評(píng)分與該定位結(jié)果和該目標(biāo)人臉之間的誤差呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

可選地，終端可以通過(guò)預(yù)設(shè)評(píng)估算法中的評(píng)分模型對(duì)相似人臉的定位結(jié)果進(jìn)行評(píng)分。其中，預(yù)設(shè)評(píng)估算法可以為L(zhǎng)istNet(序列網(wǎng)絡(luò))。

需要補(bǔ)充說(shuō)明的是，預(yù)設(shè)評(píng)估算法中的評(píng)分模型可以為終端預(yù)先訓(xùn)練得到的模型。該評(píng)分模型的訓(xùn)練步驟可以包括：終端通過(guò)第二定位算法的定位模型確定訓(xùn)練人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置；計(jì)算確定得到的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置以及該訓(xùn)練人臉中手工標(biāo)注的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置的偏差；根據(jù)計(jì)算得到的偏差對(duì)確定的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置進(jìn)行評(píng)分；根據(jù)評(píng)分結(jié)果以及對(duì)應(yīng)的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位結(jié)果得到評(píng)分模型。其中，偏差越大，評(píng)分越低?？蛇x地，當(dāng)?shù)诙ㄎ凰惴榫哂须S機(jī)性的算法(該定位算法對(duì)同一人臉做多次定位時(shí)，每次定位得到的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置有所偏差)時(shí)，對(duì)于每個(gè)訓(xùn)練人臉，終端還可以通過(guò)該第二定位算法的定位模型多次確定該訓(xùn)練人臉的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，然后根據(jù)每次的 定位結(jié)果以及該訓(xùn)練人臉中手工標(biāo)注的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，計(jì)算平均平方誤差根；對(duì)平均平方誤差根做歸一化處理(計(jì)算得到的平均平方誤差除以瞳距，做截?cái)嗵幚?，也?-10范圍內(nèi)的值保持不變，大于10的值記為10)；之后根據(jù)歸一化結(jié)果進(jìn)行評(píng)分(歸一化結(jié)果越大，評(píng)分越低)。

步驟307，選擇該定位結(jié)果中符合第二條件的定位結(jié)果。

由于對(duì)定位結(jié)果的評(píng)分越高，說(shuō)明該定位結(jié)果的定位準(zhǔn)確度越高，所以終端可以選擇定位結(jié)果中符合第二條件的定位結(jié)果。其中，該第二條件包括評(píng)分低于第二閾值，或者，按照評(píng)分由大到小的順序排名后排名在前M位，或者，按照評(píng)分由小到大的順序排名后排名在后M位。

而如果定位結(jié)果中不存在符合第二條件的定位結(jié)果時(shí)，終端可以選擇其它定位結(jié)果，本實(shí)施例對(duì)此并不做限定。

步驟308，根據(jù)對(duì)該相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)該目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。

可選地，本步驟可以包括如下兩種可能的實(shí)現(xiàn)方式：

第一種，當(dāng)該定位結(jié)果有一個(gè)，則將對(duì)該相似人臉的定位結(jié)果確定為對(duì)該目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。

第二種，若該定位結(jié)果有至少兩個(gè)，則根據(jù)該至少兩個(gè)定位結(jié)果中的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，計(jì)算每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的至少兩個(gè)位置的中心位置；將計(jì)算得到的中心位置確定為該關(guān)鍵點(diǎn)的目標(biāo)位置；將該各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的目標(biāo)位置所構(gòu)成的定位結(jié)果確定為對(duì)該目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。

具體的，如果定位結(jié)果有至少兩個(gè)，則終端可以確定各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)在至少兩個(gè)定位結(jié)果中的位置，然后將確定的至少兩個(gè)位置的中心位置作為該關(guān)鍵點(diǎn)的目標(biāo)位置；此后，將各個(gè)目標(biāo)位置過(guò)構(gòu)成的定位結(jié)果確定為目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。

其中，當(dāng)定位結(jié)果有兩個(gè)時(shí)，終端可以將每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)在兩個(gè)定位結(jié)果中的兩個(gè)位置的中心點(diǎn)作為目標(biāo)位置；而當(dāng)定位結(jié)果有至少三個(gè)時(shí)，終端可以將每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)在至少兩個(gè)定位結(jié)果中的至少兩個(gè)位置的重心位置作為目標(biāo)位置，本實(shí)施例對(duì)此并不做限定。

此外，本實(shí)施例只是以通過(guò)上述確定方法確定定位結(jié)果為例，可選地，在步驟307中，終端還可以直接選擇評(píng)分最高的定位結(jié)果作為對(duì)目標(biāo)人臉的定位結(jié)果，本實(shí)施例對(duì)此并不做限定。

需要補(bǔ)充說(shuō)明的是，本實(shí)施例中在訓(xùn)練過(guò)程中使用的訓(xùn)練人臉可以為相同的訓(xùn)練人臉樣本，也可以為不同的訓(xùn)練人臉樣本，本實(shí)施例對(duì)此并不做限定。

綜上所述，本實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法，通過(guò)使用第一定位算法確定目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉，然后通過(guò)第二定位算法確定篩選出的相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，根據(jù)對(duì)相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。其中，第一定位算法是在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法；第二定位算法是在人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)第一偏差范圍的定位算法；第一偏差范圍包括第二偏差范圍；解決了現(xiàn)有技術(shù)中終端獲得的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置會(huì)存在較大偏差的問(wèn)題；達(dá)到了可以提高定位得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置的準(zhǔn)確率的效果。

本實(shí)施例通過(guò)使用第一定位算法進(jìn)行初步定位，然后使用第二定位算法進(jìn)行再次定位，使得在初步定位保證一定定位準(zhǔn)確度的前提下，第二定位算法定位得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置也具備一定的準(zhǔn)確度。

第一定位算法雖然在人臉框定位出現(xiàn)偏差時(shí)仍然具備一定的定位精度，但是其定位復(fù)雜度通常情況下回隨著所需定位的關(guān)鍵點(diǎn)的個(gè)數(shù)的增多而變大；而第二定位算法雖然在人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)具有較好的定位精度，且在人臉框定位出現(xiàn)偏差時(shí)，定位誤差較大；但是其所能定位的關(guān)鍵點(diǎn)的個(gè)數(shù)能夠隨意調(diào)整；所以本實(shí)施例通結(jié)合過(guò)使用第一定位算法和第二定位算法來(lái)進(jìn)行定位，即保證了一定的定位精度，也保證了該定位方法能夠靈活調(diào)整需要定位的關(guān)鍵點(diǎn)的個(gè)數(shù)，提高了上述人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法的靈活性。

此外，當(dāng)?shù)谝欢ㄎ凰惴ɑ蛘叩诙ㄎ凰惴榫哂须S機(jī)性的算法時(shí)，終端在訓(xùn)練定位算法的定位模型時(shí)，終端可以對(duì)選擇少量的訓(xùn)練人臉，然后通過(guò)對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練人臉進(jìn)行多次定位的方式進(jìn)行訓(xùn)練，減少了訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)訓(xùn)練樣本的數(shù)量的要求，降低了人工標(biāo)注訓(xùn)練人臉中的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的復(fù)雜度，節(jié)約了訓(xùn)練人員的人力成本。

本實(shí)施例通過(guò)對(duì)相似人臉的定位結(jié)果進(jìn)行評(píng)分，進(jìn)而選擇定位結(jié)果中符合第二條件的定位結(jié)果，根據(jù)選擇得到的定位結(jié)果確定對(duì)目標(biāo)人臉的定位結(jié)果， 進(jìn)一步提高了對(duì)目標(biāo)人臉中的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位精度。

請(qǐng)參考圖4，其示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位裝置的結(jié)構(gòu)方框圖。該人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位裝置可以包括：獲取模塊410、第一確定模塊420、第二確定模塊430、人臉篩選模塊440、第三確定模塊450和定位結(jié)果確定模塊460。

獲取模塊410，用于獲取包含目標(biāo)人臉的人臉圖像；

第一確定模塊420，用于確定該獲取模塊410獲取到的人臉圖像中的目標(biāo)人臉的人臉框；

第二確定模塊430，用于根據(jù)該第一確定模塊420確定的該人臉框以及第一定位算法確定該目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置；n≥3；該第一定位算法是在該人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法；

人臉篩選模塊440，用于從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與該目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉；

第三確定模塊450，用于根據(jù)第二定位算法確定篩選出的該相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，m為正整數(shù)；該第二定位算法是在該人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在該人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)該第一偏差范圍的定位算法；該第一偏差范圍包括該第二偏差范圍；

定位結(jié)果確定模塊460，用于根據(jù)該第三確定模塊450確定的對(duì)該相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)該目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。

綜上所述，本實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位裝置，通過(guò)使用第一定位算法確定目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉，然后通過(guò)第二定位算法確定篩選出的相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，根據(jù)對(duì)相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。其中，第一定位算法是在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法；第二定位算法是在人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn) 的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)第一偏差范圍的定位算法；第一偏差范圍包括第二偏差范圍；解決了現(xiàn)有技術(shù)中終端獲得的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置會(huì)存在較大偏差的問(wèn)題；達(dá)到了可以提高定位得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置的準(zhǔn)確率的效果。

請(qǐng)參考圖5，其示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位裝置的結(jié)構(gòu)方框圖。該人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位裝置可以包括：獲取模塊510、第一確定模塊520、第二確定模塊530、人臉篩選模塊540、第三確定模塊550和定位結(jié)果確定模塊560。

獲取模塊510，用于獲取包含目標(biāo)人臉的人臉圖像；

第一確定模塊520，用于確定獲取模塊510獲取到的人臉圖像中的目標(biāo)人臉的人臉框；

第二確定模塊530，用于根據(jù)該第一確定模塊520確定的該人臉框以及第一定位算法確定該目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置；n≥3；該第一定位算法是在該人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法；

人臉篩選模塊540，用于從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與該目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉；

第三確定模塊550，用于根據(jù)第二定位算法確定篩選出的該相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，m為正整數(shù)；該第二定位算法是在該人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在該人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)該第一偏差范圍的定位算法；該第一偏差范圍包括該第二偏差范圍；

定位結(jié)果確定模塊560，用于根據(jù)該第三確定模塊550確定的對(duì)該相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)該目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。

可選地，該人臉篩選模塊540，包括：

位置對(duì)齊單元541，用于對(duì)于每個(gè)候選人臉，將該目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中的i個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與該候選人臉中的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置對(duì)齊；其中，每個(gè)候選人臉中標(biāo)注有該n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中的每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置；i<n；

距離計(jì)算單元542，用于計(jì)算該n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中的剩余關(guān)鍵點(diǎn)與該候選人臉中的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置之間的距離；

人臉選擇單元543，用于選擇各個(gè)候選人臉中符合第一條件的相似人臉；該第一條件包括該距離小于第一閾值，或者，按照距離由大到小的順序排名之后排名在后N位，或者，按照距離由小到大的順序排名之后排名在前N位。

可選地，該定位結(jié)果確定模塊560，包括：

第一確定單元561，用于在該定位結(jié)果有一個(gè)時(shí)，將對(duì)該相似人臉的定位結(jié)果確定為對(duì)該目標(biāo)人臉的定位結(jié)果；

第二確定單元562，用于在該定位結(jié)果有至少兩個(gè)時(shí)，根據(jù)該至少兩個(gè)定位結(jié)果中的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，計(jì)算每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的至少兩個(gè)位置的中心位置；將計(jì)算得到的中心位置確定為該關(guān)鍵點(diǎn)的目標(biāo)位置；將該各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的目標(biāo)位置所構(gòu)成的定位結(jié)果確定為對(duì)該目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。

可選地，該裝置還包括：

評(píng)分模塊570，用于根據(jù)預(yù)設(shè)評(píng)估算法以及該目標(biāo)人臉對(duì)該定位結(jié)果分別進(jìn)行評(píng)分；該評(píng)分與該定位結(jié)果和該目標(biāo)人臉之間的誤差呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；

定位結(jié)果選擇模塊580，用于選擇該定位結(jié)果中符合第二條件的定位結(jié)果，該第二條件包括評(píng)分低于第二閾值，或者，按照評(píng)分由大到小的順序排名后排名在前M位，或者，按照評(píng)分由小到大的順序排名后排名在后M位。

可選地，第一定位算法為CNN算法、ASM算法、AAM算法或者SDM算法；

第二定位算法為ESR算法、CNN算法或者SDM算法。

綜上所述，本實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位裝置，通過(guò)使用第一定位算法確定目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，從候選人臉中篩選出對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)的位置與目標(biāo)人臉中的n個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置匹配的相似人臉，然后通過(guò)第二定位算法確定篩選出的相似人臉中的m個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，根據(jù)對(duì)相似人臉的定位結(jié)果確定對(duì)目標(biāo)人臉的定位結(jié)果。其中，第一定位算法是在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第一偏差范圍內(nèi)的定位算法；第二定位算法是在人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差在第二偏差范圍內(nèi)，而在人臉框存在定位偏差時(shí)，得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位位置與實(shí)際位置的偏差超過(guò)第一偏差范圍的定位算法；第一偏差范圍包括第二偏差范圍；解決了現(xiàn)有技術(shù)中終端獲得的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置會(huì)存在較大偏差的問(wèn)題；達(dá)到了可以提高定位得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置的準(zhǔn)確率的效果。

本實(shí)施例通過(guò)使用第一定位算法進(jìn)行初步定位，然后使用第二定位算法進(jìn)行再次定位，使得在初步定位保證一定定位準(zhǔn)確度的前提下，第二定位算法定位得到的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置也具備一定的準(zhǔn)確度。

第一定位算法雖然在人臉框定位出現(xiàn)偏差時(shí)仍然具備一定的定位精度，但是其定位復(fù)雜度通常情況下回隨著所需定位的關(guān)鍵點(diǎn)的個(gè)數(shù)的增多而變大；而第二定位算法雖然在人臉框定位準(zhǔn)確時(shí)具有較好的定位精度，且在人臉框定位出現(xiàn)偏差時(shí)，定位誤差較大；但是其所能定位的關(guān)鍵點(diǎn)的個(gè)數(shù)能夠隨意調(diào)整；所以本實(shí)施例通結(jié)合過(guò)使用第一定位算法和第二定位算法來(lái)進(jìn)行定位，即保證了一定的定位精度，也保證了該定位方法能夠靈活調(diào)整需要定位的關(guān)鍵點(diǎn)的個(gè)數(shù)，提高了上述人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法的靈活性。

此外，當(dāng)?shù)谝欢ㄎ凰惴ɑ蛘叩诙ㄎ凰惴榫哂须S機(jī)性的算法時(shí)，終端在訓(xùn)練定位算法的定位模型時(shí)，終端可以對(duì)選擇少量的訓(xùn)練人臉，然后通過(guò)對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練人臉進(jìn)行多次定位的方式進(jìn)行訓(xùn)練，減少了訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)訓(xùn)練樣本的數(shù)量的要求，降低了人工標(biāo)注訓(xùn)練人臉中的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的復(fù)雜度，節(jié)約了訓(xùn)練人員的人力成本。

本實(shí)施例通過(guò)對(duì)相似人臉的定位結(jié)果進(jìn)行評(píng)分，進(jìn)而選擇定位結(jié)果中符合第二條件的定位結(jié)果，根據(jù)選擇得到的定位結(jié)果確定對(duì)目標(biāo)人臉的定位結(jié)果，進(jìn)一步提高了對(duì)目標(biāo)人臉中的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的定位精度。

需要說(shuō)明的是：上述實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位裝置在進(jìn)行人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位時(shí)，僅以上述各功能模塊的劃分進(jìn)行舉例說(shuō)明，實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊完成，即將設(shè)備的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述實(shí)施例提供的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位裝置與人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法的方法實(shí)施例屬于同一構(gòu)思，其具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程詳見(jiàn)方法實(shí)施例，這里不再贅述。

上述本發(fā)明實(shí)施例序號(hào)僅僅為了描述，不代表實(shí)施例的優(yōu)劣。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例的全部或部分步驟可以通過(guò)硬件來(lái)完成，也可以通過(guò)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，上述提到的存儲(chǔ)介質(zhì)可以是只讀存儲(chǔ)器，磁盤或光盤等。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。