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申请/专利权人：深圳艾摩米智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种人脸痘痘定位识别方法，包括：采集待识别图像；获取所述待识别图像中的人脸区域，生成人脸图像，记录人脸图像于待识别图像中的位置，对人脸图像进行图像增强处理，获取增强人脸图像并缩放至预设尺寸，获得规格人脸图像；将规格人脸图像输入至痘痘深度学习模型，获得人脸痘痘定位识别信息，其中，人脸痘痘定位识别信息包括各痘痘的位置、类型及置信度。本发明人脸痘痘定位识别方法通过对待识别图像进行预处理，获取人脸图像并进行图像增强处理，提高图像清晰度，减少噪点，便于痘痘深度学习模型更好地提取图像特征，提升识别的准确性，通过痘痘深度学习模型以对规格人脸图像进行处理，可识别痘痘的位置及类型。

主权项：1.一种人脸痘痘定位识别方法，其特征在于，包括：图像采集：采集待识别图像；图像预处理：获取所述待识别图像中的人脸区域，并根据其生成人脸图像，记录人脸图像于所述待识别图像中的位置，对所述人脸图像进行图像增强处理，获取增强人脸图像，并根据其进行缩放至预设尺寸，获得规格人脸图像；痘痘定位识别：将所述规格人脸图像输入至痘痘深度学习模型，提取图像特征，输出定位识别结果，获得人脸痘痘定位识别信息，根据所述人脸痘痘定位识别信息，结合人脸图像于所述待识别图像中的位置，于待识别图像中标注各痘痘，其中，所述人脸痘痘定位识别信息包括各痘痘的位置、类型及置信度，所述预设尺寸与所述痘痘深度学习模型的输入尺寸相等；所述痘痘深度学习模型基于Darknet网络，包括第一神经网络及第二神经网络，所述第一神经网络与第二神经网络连接，以使第二神经网络获取第一神经网络的输出特征作为输入；所述第一神经网络包括依序连接的五个残差模块，分别为第一残差模块、第二残差模块、第三残差模块、第四残差模块及第五残差模块，其中，所述第一残差模块包括有一个残差单元，所述第二残差模块包括有两个残差单元，所述第三残差模块包括有八个残差单元，所述第四残差模块包括有八个残差单元，所述第五残差模块包括有四个残差单元；所述第一神经网络包括三个卷积特征输出端，分别输出第一卷积特征、第二卷积特征及第三卷积特征，所述第一卷积特征为第三残差模块的输出特征，所述第二卷积特征为第四残差模块的输出特征，所述第三卷积特征为第五残差模块的输出特征；所述第二神经网络包括三路预测输出路径，分别为第一预测输出路径、第二预测输出路径及第三预测输出路径，所述第一预测输出路径的输入来自于所述第三卷积特征，所述第二预测输出路径的输入来自于所述第一预测输出路径的一个中间结果及所述第二卷积特征，所述第三预测输出路径的输入来自于所述第二预测输出路径的一个中间结果及所述第一卷积特征。

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