[发明专利]基于深度学习的人脸图像压缩方法及装置有效
| 申请号： | 202010925736.5 | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112053408B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 段一平;陶晓明;胡舒展;刘永嘉;张栩铭;陆建华 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06T7/529;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 安卫静 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的人脸图像压缩方法及装置，涉及图像处理的技术领域，包括：先基于平均人脸图像和主动外观模型，将测试人脸图像分解为形状分量和纹理分量；然后利用量化熵编码器对形状分量进行编码压缩，得到第一压缩结果；再利用训练好的卷积神经网络编码器对纹理分量进行编码压缩，得到第二压缩结果；最后将第一压缩结果和第二压缩结果确定为人脸图像压缩结果。本发明将平均人脸图像和主动外观模型作为先验知识，且采用训练好的卷积神经网络编码器对纹理分量进行编码压缩的方式可以得到低维度特征表示的第二压缩结果，降低了纹理分量的冗余度，提高了人脸图像的压缩效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 图像 压缩 方法 装置 | ||
【主权项】：
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