[发明专利]一种基于CNN模型的训练方法、人脸姿态估测方法及装置有效
| 申请号： | 201810014689.1 | 申请日： | 2018-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN108256454B | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 程福运;郝敬松 | 申请（专利权）人： | 浙江大华技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华 |
| 地址： | 310053 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN模型的训练方法、人脸姿态估测方法及装置，用以解决现有技术中在人脸姿态估测仅以单一浅层特征为输入，以及不能估测出人脸姿态的具体角度的问题。基于CNN模型的训练方法包括：根据输入的人脸图像确定人脸图像在roll方向上的偏转角度，并根据偏转角度反方向调整人脸图像；提取调整后的人脸图像中预设的多个浅层特征；将提取的各个浅层特征进行堆叠后作为卷积神经网络CNN模型的输入，正向传播并提取深层特征，将提取的深层特征以全连接的方式得到两个输出值；将该两个输出值分别与人脸图像在pitch方向和yaw方向上的期望位姿所对应的期望值进行比较，计算误差，以及将误差反向传播，更新CNN模型的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 模型 训练 方法 姿态 估测 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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