[发明专利]一种基于卷积神经网络的多重风格人脸特征点检测方法在审

专利信息
申请号: 201911213560.4 申请日: 2019-12-02
公开(公告)号: CN111027433A 公开(公告)日: 2020-04-17
发明(设计)人: 张驰;印桂生;刘杰;张万松;张立国;董宇欣;左叶楠 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 发明属于人脸识别技术领域,具体涉及一种基于卷积神经网络的多重风格人脸特征点检测方法。本发明通过输入多重风格的人脸图像对残差网络(ResNet‑152)进行微调训练,以此来获得风格辨别的特征;利用风格辨别特征,使用K‑means对原始图像进行风格聚类;通过生成性对抗网络生成风格聚合的人脸图像集合;最后,将原始人脸图像与风格聚合人脸图像共同作为输入,以级联策略生成人脸特征点预测。本发明降低了多重风格对人脸检测造成的误差,提高了人脸检测的精确度,可应用于人脸识别、头部姿势估计、面部重建和3D面部重建等。
搜索关键词: 一种 基于 卷积 神经网络 多重 风格 特征 检测 方法
【主权项】:
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