[发明专利]一种基于双字典学习的遮挡鲁棒性人脸对齐方法有效
| 申请号： | 202010000354.1 | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN111079715B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 傅予力;谢扬;许晓燕;吕玲玲;李现峰;向友君 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/772;G06V10/776 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 蒋剑明 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双字典学习的遮挡鲁棒性人脸对齐方法，该对齐方法包括：训练过程与对齐过程。本发明在收集人脸面部特征时，综合考虑了人脸全局形状特征和局部外观特征，得到的训练模型在测试拟合时对噪声有更强的抗干扰能力，同时，针对遮挡条件下人脸关键点的突变问题，进一步分析对齐误差，引入关键点突变参数和对齐误差权重衰减参数，构建对齐误差编码矩阵，使字典学习过程更多地关注未遮挡部分，减轻遮挡位置与遮挡样式带来的影响，提高了人脸对齐的准确率，更好地适应自然条件下有遮挡的人脸对齐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 字典 学习 遮挡 鲁棒性人脸 对齐 方法 | ||
【主权项】：
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