[发明专利]基于遮挡图像生成三维人脸图像方法、装置及电子设备有效
申请号: | 201811022562.0 | 申请日: | 2018-09-03 |
公开(公告)号: | CN109285216B | 公开(公告)日: | 2023-06-09 |
发明(设计)人: | 李建亿;朱利明 | 申请(专利权)人: | 太平洋未来科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G06T19/20;G06T15/04 |
代理公司: | 深圳市朝闻专利代理事务所(普通合伙) 44454 | 代理人: | 罗仲辉 |
地址: | 518000 广东省深圳市龙岗区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明实施例提供一种基于遮挡图像生成三维人脸图像方法、装置及电子设备,所述方法包括:识别图片中的目标人脸图像,判断所述目标人脸的旋转角度是否大于预设阈值;当所述旋转角度大于预设阈值时,通过预先训练的回归模型识别所述目标人脸图像中的特征点信息,所述第一特征点信息包括第一可见特征点信息和第一不可见特征点信息;将所述第一特征点信息输入至预先训练的卷积神经网络模型,得到所述目标人脸图像对应的三维人脸图像。通过上述方法、装置及电子设备,不仅解决了由于自遮挡造成特征点不可见导致的特征点识别定位、三维人脸图像生成困难的问题,而且进一步提升了三维人脸图像生成的效果,提高了匹配程度。 | ||
搜索关键词: | 基于 遮挡 图像 生成 三维 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】:
1.一种基于遮挡图像生成三维人脸图像方法,其特征在于,包括:识别获取的图片中的目标人脸图像,判断所述目标人脸的旋转角度是否大于预设阈值;当所述旋转角度大于预设阈值时,通过预先训练的回归模型识别所述目标人脸图像中的特征点信息,所述第一特征点信息包括第一可见特征点信息和第一不可见特征点信息;将所述第一特征点信息输入至预先训练的卷积神经网络模型,得到所述目标人脸图像对应的三维人脸图像。
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