本發明公開了一種基于深度強化學習的人臉關鍵點檢測方法及裝置,其中,方法包括以下步驟:通過馬爾科夫決策過程對人臉關鍵點檢測問題進行數學建模;通過形狀推測網絡得到一個初始形狀,將其通過k近鄰,獲取該形狀候選子集;通過形狀決策網絡對形狀候選子集中每個候選形狀進行評價,并獲取分數最高的形狀;將形狀推斷網絡和形狀決策網絡通過策略梯度同時優化,獲取最終推斷決策網絡結構,以得到人臉關鍵點。該方法通過推斷決策的框架,能夠在形狀連續空間中,找到一條最優的形狀搜索路徑,以最大化形狀評價分數,從而有效提高人臉關鍵點檢測的準確性和可靠性。
聲明:
“基于深度強化學習的人臉關鍵點檢測方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)