[发明专利]一种基于MTCNN的车脸对齐方法有效
申请号: | 201910625985.X | 申请日: | 2019-07-11 |
公开(公告)号: | CN110321969B | 公开(公告)日: | 2023-06-30 |
发明(设计)人: | 朱顺意;范继辉;李广立;瞿明军;刘雪健;周莉;巩志远;陈建学;杜来民;邓国超;白玥寅;张松;周雨晨 | 申请(专利权)人: | 山东领能电子科技有限公司;山东大学;太原理工大学 |
主分类号: | G06V10/46 | 分类号: | G06V10/46;G06V10/24;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/766 |
代理公司: | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人: | 赵龙群 |
地址: | 250101 山东省济南市历下区新*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于MTCNN的车脸对齐方法,属于车辆识别领域,包括:将车辆数据集划分为训练集和测试集,使用LabelImg工具标注训练数据集;修改MTCNN算法模型中的图像读取文件,更改特征点数量;训练MTCNN算法模型;指定目标图片并构建图像金字塔;将图像金字塔导入MTCNN算法模型,经过P‑Net进行第一级处理;P‑Net的输出结果进入R‑Net进行第二级处理;R‑Net的输出结果进入O‑Net进行第三级处理,识别出车脸边框及特征点;对MTCNN算法模型的输出结果进行仿射变换。本发明解决了车辆识别中车脸对齐这个关键问题,有效提升了车辆识别的泛化能力和准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 mtcnn 对齐 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于MTCNN的车脸对齐方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)将车辆数据集划分为训练集和测试集,使用LabelImg工具标注训练数据集;(2)修改MTCNN算法模型中的图像读取文件,更改特征点数量;(3)训练MTCNN算法模型;(4)指定目标图片并构建图像金字塔;(5)将图像金字塔导入MTCNN算法模型,经过P‑Net进行第一级处理;(6)P‑Net的输出结果进入R‑Net进行第二级处理;(7)R‑Net的输出结果进入O‑Net进行第三级处理,识别出车脸边框及特征点;(8)对MTCNN算法模型的输出结果进行仿射变换。
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