[发明专利]一种基于两阶段的服装关键点定位方法和系统在审
| 申请号： | 201910411194.7 | 申请日： | 2019-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN110222685A | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 姜军;曾雄梅;解猛;周作禹;胡忠冰;胡若澜 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于两阶段的服装关键点定位方法和系统，属于图像处理技术领域，方法包括：采用基于多任务的深度神经网络对服装图像中的服装关键点进行定位，得到服装关键点的粗定位信息；根据服装关键点的粗定位信息，提取感兴趣服装区域；采用深度全卷积网络对感兴趣服装区域中的服装关键点进行定位，得到服装关键点的最终定位信息；所述基于多任务的深度神经网络通过同时训练服装关键点的坐标回归任务、服装关键点的结构类型预测任务和服装关键点可视化类型预测任务后得到。本发明方法能够解决现有的基于单阶段的定位方法定位精度不高的问题，并更好地适应服装遮挡、形变，姿势变化等情况。 | ||
| 搜索关键词： | 关键点 服装 服装区域 神经网络 粗定位 两阶段 图像处理技术 定位信息 服装图像 结构类型 姿势变化 单阶段 可视化 形变 预测 卷积 遮挡 回归 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于两阶段的服装关键点定位方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)采用基于多任务的深度神经网络对服装图像中的服装关键点进行定位，得到服装关键点的粗定位信息；(2)根据服装关键点的粗定位信息，提取感兴趣服装区域；(3)采用深度全卷积网络对感兴趣服装区域中的服装关键点进行定位，得到服装关键点的最终定位信息；所述基于多任务的深度神经网络通过同时训练服装关键点的坐标回归任务、服装关键点的结构类型预测任务和服装关键点可视化类型预测任务后得到。
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