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龙图腾网恭喜东软教育科技集团有限公司申请的专利半监督人脸特征点检测结果评价方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113935414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111199251.3，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权半监督人脸特征点检测结果评价方法、装置及存储介质是由肖鹏;温涛;李浩渊;于丹;彭苏婷;王艳秋;张彤设计研发完成，并于2021-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本半监督人脸特征点检测结果评价方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种半监督人脸特征点检测结果评价方法、装置及存储介质，在传统基于深度学习的人脸检测算法的基础之上添加了评价当前预测结果准确性的评估结果，使得算法模型在没有人工标记参考的情况下能够评估预测质量，从而发掘训练好的模型在哪些情况下表现较差，从而针对性的改进。举例说明：在实际应用场景中，每一张输入到模型的人脸图像是没有人脸特征点位置标记的，此时无法通过人工标签和预测结果比对判断算法预测的好坏，但是本发明中的方法能够在预测人脸特征点坐标的同时，额外给出评价当前预测结果准确性的评估结果。从而能够知道模型在使用过程中对哪些数据预测的效果好，哪些预测的不好，方便对算法进行针对性的改进。

本发明授权半监督人脸特征点检测结果评价方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种半监督人脸特征点检测结果评价方法，其特征在于，包括：将人脸图像输入到训练好的人脸特征点检测模型中；所述人脸特征点检测模型基于卷积神经网络构建；获取所述人脸特征点检测模型输出的人脸特征点坐标预测结果与评价当前预测结果准确性的评估结果；所述评估结果为由训练过程中得到的人脸头部姿态相似度、人脸预测位置相似度和3D人脸相似度计算出的[0，1]范围内的数值，该数值越接近1表示预测质量越高，越接近0表示预测质量越差；当所述评估结果小于预设阈值时，则确定当前输入的人脸图像为困难样本；其中，所述人脸特征点检测模型按照以下方式进行训练：获取包括人脸图像及其对应人脸特征点人工标签的训练数据集；以所述训练数据集中的数据作为输入，采用所述人脸特征点检测模型预测出的输入人脸对应的2D人脸特征点坐标以及人脸特征点预测结果质量评估值；基于所述预测出的输入人脸对应的2D人脸特征点坐标以及输入人脸对应的人脸特征点人工标签，分别计算人脸头部姿态相似度、人脸预测位置相似度和3D人脸相似度；基于所述人脸头部姿态相似度、所述人脸预测位置相似度和所述3D人脸相似度，计算评估标签；使用第一损失函数计算所述预测出的输入人脸对应的2D人脸特征点坐标与人脸特征点人工标签之间的第一距离；使用第二损失函数计算所述人脸特征点预测结果质量评估值与所述评估标签之间的第二距离；将所述第一损失函数的值和所述第二损失函数的值之和作为目标损失函数的值；通过梯度下降算法使所述目标损失函数的值减小，直至不再减小，使得模型预测的2D人脸特征点坐标与人脸特征点人工标签不断靠近，同时还能额外输出描述该次预测结果准确性的评估值。

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