本技術(shù)涉及人臉識(shí)別，尤其是一種人臉關(guān)鍵點(diǎn)評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)分析是人臉識(shí)別與分析領(lǐng)域的關(guān)鍵步驟，隨著人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景逐漸普及化，也給人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)分析帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。

2、相關(guān)技術(shù)中，通過(guò)采集不同應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，由于部署應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化，對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集需要耗費(fèi)較大的資源，并且對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注，也可能存在人為標(biāo)注誤差的缺點(diǎn)，由此會(huì)降低在多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的目的是提供一種人臉關(guān)鍵點(diǎn)評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以提高人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的魯棒性。

2、本技術(shù)實(shí)施例提供一種人臉關(guān)鍵點(diǎn)評(píng)估方法，包括：

3、獲取待評(píng)估圖像和參考圖像；所述待評(píng)估圖像和所述參考圖像均包含多個(gè)人臉關(guān)鍵點(diǎn)，所述人臉關(guān)鍵點(diǎn)包括非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)和外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)；

4、對(duì)所述待評(píng)估圖像進(jìn)行截圖，得到多個(gè)待評(píng)估子圖像；所述待評(píng)估子圖像包含同一類(lèi)型的全部非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)；

5、將所述待評(píng)估子圖像輸入置信度評(píng)估模型，以對(duì)所述待評(píng)估子圖像中的非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行置信度評(píng)估，得到第一置信度評(píng)估結(jié)果；

6、判斷目標(biāo)子圖像的數(shù)量是否超過(guò)第一數(shù)量閾值；所述目標(biāo)子圖像為所述第一置信度評(píng)估結(jié)果為可信的待評(píng)估子圖像；

7、若是，計(jì)算所述待評(píng)估圖像和所述參考圖像之間的外輪廓偏移距離；所述外輪廓偏移距離由第一相對(duì)距離和第二相對(duì)距離計(jì)算得到，所述第一相對(duì)距離為所述待評(píng)估圖像中的外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)和所述目標(biāo)子圖像中的非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)之間在鼻梁長(zhǎng)度方向上的相對(duì)距離，所述第二相對(duì)距離為所述參考圖像中的外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)和非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)之間在鼻梁長(zhǎng)度方向上的相對(duì)距離；

8、根據(jù)所述外輪廓偏移距離，對(duì)所述待評(píng)估圖像中的外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行置信度評(píng)估，得到第二置信度評(píng)估結(jié)果。

9、在一些實(shí)施例中，在所述對(duì)所述待評(píng)估圖像進(jìn)行截圖，得到多個(gè)待評(píng)估子圖像之前，還包括：

10、計(jì)算第一重心坐標(biāo)和第二重心坐標(biāo)；所述第一重心坐標(biāo)為所述待評(píng)估圖像中類(lèi)型為左眼的非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)的重心坐標(biāo)，所述第二重心坐標(biāo)為所述待評(píng)估圖像中類(lèi)型為右眼的非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)的重心坐標(biāo)；

11、根據(jù)所述第一重心坐標(biāo)和所述第二重心坐標(biāo)，確定旋轉(zhuǎn)角度信息；

12、根據(jù)所述旋轉(zhuǎn)角度信息，對(duì)所述待評(píng)估圖像中的各人臉關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行位置修正，得到修正后的待評(píng)估圖像。

13、在一些實(shí)施例中，所述對(duì)所述待評(píng)估圖像進(jìn)行截圖，得到多個(gè)待評(píng)估子圖像，包括：

14、在所述待評(píng)估圖像中進(jìn)行截圖，得到矩形的第一選取圖像；所述第一選取圖像包含同一類(lèi)型的全部非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)；

15、以所述第一選取圖像的中心為中心，以所述第一選取圖像的長(zhǎng)邊為邊長(zhǎng)，在所述待評(píng)估圖像中進(jìn)行截圖，得到正方形的第二選取圖像；

16、將所述第二選取圖像處理為預(yù)設(shè)的圖像尺寸，得到所述待評(píng)估子圖像。

17、在一些實(shí)施例中，所述置信度評(píng)估模型包括特征提取層、特征融合層和輸出層，所述將所述待評(píng)估子圖像輸入置信度評(píng)估模型，以對(duì)所述待評(píng)估子圖像中的非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行置信度評(píng)估，得到第一置信度評(píng)估結(jié)果，包括：

18、將所述待評(píng)估子圖像輸入所述特征提取層，以對(duì)所述待評(píng)估子圖像的特征進(jìn)行逐層卷積提取，得到不同尺度下的特征數(shù)據(jù)；

19、將所述不同尺度下的特征數(shù)據(jù)輸入所述特征融合層，以對(duì)所述不同尺度下的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合，得到特征融合數(shù)據(jù)；

20、將所述特征融合數(shù)據(jù)輸入所述輸出層，以對(duì)特征融合數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)，并根據(jù)分類(lèi)結(jié)果生成上所述第一置信度評(píng)估結(jié)果。

21、在一些實(shí)施例中，所述計(jì)算所述待評(píng)估圖像和所述參考圖像之間的外輪廓偏移距離，包括：

22、計(jì)算圖像比例系數(shù)；所述圖像比例系數(shù)為第三相對(duì)距離和第四相對(duì)距離之比，所述第三相對(duì)距離為各所述目標(biāo)子圖像中不同類(lèi)型的非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)之間在鼻梁長(zhǎng)度方向上的均值相對(duì)距離，所述第四相對(duì)距離為所述參考圖像中與所述第三相對(duì)距離一一對(duì)應(yīng)的不同類(lèi)型的非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)之間在鼻梁長(zhǎng)度方向上的均值相對(duì)距離；

23、計(jì)算所述第一相對(duì)距離和所述第二相對(duì)距離；

24、根據(jù)所述圖像比例系數(shù)、所述第一相對(duì)距離和所述第二相對(duì)距離，計(jì)算所述外輪廓偏移距離。

25、在一些實(shí)施例中，從所述目標(biāo)子圖像中選出一所述非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)，利用該所述非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)計(jì)算所述第一相對(duì)距離、所述第二相對(duì)距離、所述第三相對(duì)距離和所述第四相對(duì)距離。

26、在一些實(shí)施例中，所述根據(jù)所述外輪廓偏移距離，對(duì)所述待評(píng)估圖像中的外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行置信度評(píng)估，得到第二置信度評(píng)估結(jié)果，包括：

27、判斷目標(biāo)偏移距離的數(shù)量是否超過(guò)第二數(shù)量閾值；所述目標(biāo)偏移距離為不超過(guò)預(yù)設(shè)偏移距離的所述外輪廓偏移距離；

28、若是，得到所述外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)為可信的第二置信度評(píng)估結(jié)果；

29、若否，得到所述外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)為不可信的第二置信度評(píng)估結(jié)果。

30、本技術(shù)實(shí)施例還提供一種人臉關(guān)鍵點(diǎn)評(píng)估裝置，包括：

31、第一模塊，用于獲取待評(píng)估圖像和參考圖像；所述待評(píng)估圖像和所述參考圖像均包含多個(gè)人臉關(guān)鍵點(diǎn)，所述人臉關(guān)鍵點(diǎn)包括非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)和外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)；

32、第二模塊，用于對(duì)所述待評(píng)估圖像進(jìn)行截圖，得到多個(gè)待評(píng)估子圖像；所述待評(píng)估子圖像包含同一類(lèi)型的全部非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)；

33、第三模塊，用于將所述待評(píng)估子圖像輸入置信度評(píng)估模型，以對(duì)所述待評(píng)估子圖像中的非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行置信度評(píng)估，得到第一置信度評(píng)估結(jié)果；

34、第四模塊，用于判斷目標(biāo)子圖像的數(shù)量是否超過(guò)第一數(shù)量閾值；所述目標(biāo)子圖像為所述第一置信度評(píng)估結(jié)果為可信的待評(píng)估子圖像；

35、第五模塊，用于計(jì)算所述待評(píng)估圖像和所述參考圖像之間的外輪廓偏移距離；所述外輪廓偏移距離由第一相對(duì)距離和第二相對(duì)距離計(jì)算得到，所述第一相對(duì)距離為所述待評(píng)估圖像中的外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)和所述目標(biāo)子圖像中的非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)之間在鼻梁長(zhǎng)度方向上的相對(duì)距離，所述第二相對(duì)距離為所述參考圖像中的外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)和非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)之間在鼻梁長(zhǎng)度方向上的相對(duì)距離；

36、第六模塊，用于根據(jù)所述外輪廓偏移距離，對(duì)所述待評(píng)估圖像中的外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行置信度評(píng)估，得到第二置信度評(píng)估結(jié)果。

37、本技術(shù)實(shí)施例還提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的人臉關(guān)鍵點(diǎn)評(píng)估方法。

38、本技術(shù)實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的人臉關(guān)鍵點(diǎn)評(píng)估方法。

39、本技術(shù)的有益效果：通過(guò)對(duì)待評(píng)估圖像進(jìn)行截圖，得到多個(gè)包含同一類(lèi)型的全部非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)的待評(píng)估子圖像，將待評(píng)估子圖像輸入置信度評(píng)估模型，以對(duì)待評(píng)估子圖像中的非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行置信度評(píng)估，得到表征待評(píng)估圖像中非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)的置信度的第一置信度評(píng)估結(jié)果，在第一置信度評(píng)估結(jié)果為可信的待評(píng)估子圖像的數(shù)量超過(guò)第一數(shù)量閾值時(shí)，計(jì)算待評(píng)估圖像和參考圖像之間的外輪廓偏移距離，根據(jù)外輪廓偏移距離，對(duì)待評(píng)估圖像中的外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行置信度評(píng)估，得到表征待評(píng)估圖像中外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)的置信度的第二置信度評(píng)估結(jié)果。由于首先利用置信度評(píng)估模型對(duì)同一類(lèi)別的非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行置信度評(píng)估，在非外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)的置信度評(píng)估結(jié)果符合預(yù)設(shè)條件時(shí)，再依據(jù)待評(píng)估圖像和所述參考圖像之間的外輪廓偏移距離，對(duì)對(duì)待評(píng)估子圖像中的外輪廓關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行置信度評(píng)估，由此，可以通過(guò)選取置信度高的人臉關(guān)鍵點(diǎn)來(lái)提高人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的魯棒性。