[发明专利]一种基于语义分割的人脸特征点定位方法在审
| 申请号： | 202010579916.2 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111881743A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 张卡;何佳;戴亮亮;尼秀明 | 申请（专利权）人： | 安徽清新互联信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所(普通合伙) 34115 | 代理人： | 闫客 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市高新区创新*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于语义分割的人脸特征点定位方法，属于人脸识别技术领域，包括：获取待识别的单个人脸局部图像作为预先训练好的深度神经网络模型的输入，该深度神经网络模型包括图像编码器模块网络和图像解码器模块网络；利用图像编码器模块网络获取单个人脸局部图像的高层语义特征图；利用图像解码器模块网络对高层语义特征图进行语义分割，得到人脸特征点位置概率图。本发明采用基于深度学习的图像语义分割技术，综合利用人脸图像的深层语义特征和浅层细节特征来定位人脸特征点，人脸特征点定位更加精准。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 分割 特征 定位 方法 | ||
【主权项】：
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