(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111344508.X (22)申请日 2021.11.12 (71)申请人 中国科学院上海微系统与信息技 术 研究所 地址 200050 上海市长 宁区长宁路865号 (72)发明人 朱冬晨　曾昭翔　李嘉茂　张晓林　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 代理人 方秀琴　贾允 (51)Int.Cl. G06V 10/774(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06N 20/00(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 头部姿态信息确定模 型的训练方法、 信息确 定方法及装置 (57)摘要 本申请实施例所公开的一种头部姿态信息 确定模型的训练方法、 信息确定方法及装置， 包 括获取样本图像集， 其中， 样本图像集中每张样 本图像携带有标注头部姿态信息， 标注头部姿态 信息是将对象的头部从正脸图位置转动至非正 脸图位置得到的四元数信息， 将样 本图像集输入 待训练模型， 得到每张样本图像的预测头部姿态 信息， 并基于每张样本图像的标注头部姿态信息 和预测头部姿态信息对待训练模 型进行训练， 得 到头部姿态确定模型。 基于本申请实施例使用四 元数信息表征对象的头部姿态信息， 可以规避采 用欧拉角表征对象的头部姿态信息产生的歧义 性问题。 权利要求书2页 说明书14页 附图5页 CN 113920405 A 2022.01.11 CN 113920405 A 1.一种头 部姿态信息确定模型的训练方法， 其特 征在于， 包括： 获取样本 图像集； 所述样本 图像集中每张样本 图像携带有标注头部姿态信息， 所述标 注头部姿态信息是将对象的头 部从正脸图位置转动至非正 脸图位置得到的四元 数信息； 将所述样本图像集输入待训练模型， 得到所述每张样本图像的预测头 部姿态信息； 基于所述每张样本图像的所述标注头部姿态信息和所述预测头部姿态信息对所述待 训练模型进行训练， 得到 头部姿态确定模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述每张样本图像的所述标注头 部姿态信息和所述预测头部姿态信息对所述待训练模型进 行训练， 得到头部姿态确定模型 之前， 还包括： 根据所述每张样本图像的所述标注头部姿态信息， 确定所述每张样本图像的权重信 息。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述每张样本图像的所述标注头 部姿态信息和所述预测头部姿态信息对所述待训练模型进行训练， 得到头部姿态确定模 型， 包括： 基于所述每张样本图像的所述标注头部姿态信 息、 所述预测头部姿态信 息和所述权重 信息对所述待训练模型进行训练， 得到所述头 部姿态确定模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述每张样本图像的所述标注头 部姿态信息、 所述预测头部姿态信息和所述权重信息对所述待训练模型进行训练， 得到所 述头部姿态确定模型， 包括： 根据所述每张样本图像的所述标注头部姿态信 息和所述预测头部姿态信 息， 确定所述 每张样本图像的误差 头部姿态信息； 基于所述每张样本图像的所述误差头部姿态信息和所述权重信息对所述待训练模型 进行训练， 得到所述头 部姿态确定模型。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述每张样本图像的所述误差头 部姿态信息和所述权重信息对所述待训练模型进行训练， 得到所述头部姿态确定模型， 包 括： 基于预设损失函数、 所述每张样本图像的所述误差头部姿态信 息和权重信 息确定所述 每张样本图像的样本损失； 基于所述每张样本图像的样本损失对所述待训练模型进行训练， 得到所述头部姿态信 息确定模型； 其中， 目标样本图像的权重信 息对所述目标样本图像的样本损失的影响程度 大于非目 标样本图像的权重信息对所述非目标样本图像的样本损失的影响程度； 所述目标样本图像 为所述样本图像集中权重信息大于预设阈值的图像， 所述非目标样本图像为所述样本图像 集中权重信息小于预设阈值的图像。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述预设损失函数的表达式为： α ∈[0,1] 其中， N为样本图像集中的图像数量， n为样本图像集中的样本图像， L为样本损失， α为权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113920405 A 2预设超参数， qni为标注头部姿态信息， qnj为预测头部姿态信息， < ·>为向量点积运算符号， |·|为绝对值运算符号。 7.一种头 部姿态信息的确定方法， 其特 征在于， 包括： 获取待处 理图像； 将所述待处理图像输入根据权利要求1 ‑6任一头部姿态信 息确定模型的训练方法得到 的头部姿态信息确定模型， 得到所述待处 理图像的目标头 部姿态信息 。 8.一种头 部姿态信息确定模型的训练装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取样本 图像集； 所述样本 图像集中每张样本 图像携带有标注头 部姿态信息， 所述标注头部姿态信息是将对象的头部从正脸图位置转动至非正脸图位置得 到的四元 数信息； 第一输入模块， 用于将所述样本 图像集输入待训练模型， 得到所述每张样本 图像的预 测头部姿态信息； 训练模块， 用于基于所述每张样本图像的所述标注头部姿态信 息和所述预测头部姿态 信息对所述待训练模型进行训练， 得到 头部姿态确定模型。 9.一种头 部姿态信息的确定装置， 其特 征在于， 包括： 第二获取模块， 用于获取待处 理图像； 第二输入模块， 用于将所述待处理图像输入根据权利要求1 ‑6任一头部姿态信息确定 模型的训练方法得到的头部姿态信息确定模型， 得到所述待处理图像的目标头部姿态信 息。 10.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括处理器和存储器， 所述存储器中存 储有至少一条指令、 至少一段程序、 代码集或指令集， 所述至少一条指令、 所述至少一段程 序、 所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现权利要求1 ‑6任意一项所述的头 部姿态信息确定模型的训练方法； 或者， 加载并执行以实现权利要求7所述的目标头部姿态 信息的确定方法。 11.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有至少一条指令、 至 少一段程序、 代码集或指令集， 所述至少一条指令、 所述至少一段程序、 所述代码集或指令 集由处理器加载并执行以实现权利要求1 ‑6任意一项 所述的头部姿态信息确定模型的训练 方法； 或者， 加载并执 行以实现权利要求7 所述的目标头 部姿态信息的确定方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113920405 A 3