[发明专利]一种基于姿态适应的树突状卷积神经网络的人脸对齐方法在审
| 申请号： | 201811400669.4 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109635674A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于姿态适应的树突状卷积神经网络的人脸对齐方法，其主要内容包括：姿态适应的树突状卷积神经网络、模块化辅助任务卷积神经网络、对姿态适应的树突状卷积神经网络的训练和面部特征点树状结构，其过程为，先将RGB人脸图像输入到PCD‑CNN，在多层卷积网络和多层反卷积网络中进行模拟，以提取面部特征点；然后，将PCD‑CNN的模拟结果即特征点响应热图输入到模块化辅助任务卷积神经网络；最后，对特征点响应热图进行细粒度定位和遮脸探测，以提高人脸对齐的精度。本发明减少了网络的参数量和滤波器的数量，提高了网络的学习效率，并且采用了模块化辅助任务卷积神经网络，提高了人脸对齐的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 人脸对齐 树突状 模块化 面部特征 特征点 多层 网络 滤波器 模拟结果 人脸图像 树状结构 学习效率 反卷积 细粒度 响应 卷积 探测 | ||
【主权项】：
1.一种基于姿态适应的树突状卷积神经网络的人脸对齐方法，其特征在于，主要包括姿态适应的树突状卷积神经网络(一)；模块化辅助任务卷积神经网络(二)；对姿态适应的树突状卷积神经网络的训练(三)；面部特征点树状结构(四)。
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