[发明专利]基于Attention U-net模型和归一化相关系数匹配识别脸谱特征的方法有效
| 申请号： | 202110037721.X | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112800865B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 耿国华;马星锐;冯龙;李启航;周明全;白涛;刘晓宁;刘阳洋;杨雪 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/0464;G06T7/11;G06T11/00 |
| 代理公司： | 西安众和至成知识产权代理事务所(普通合伙) 61249 | 代理人： | 强宏超 |
| 地址： | 710069 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于Attention U‑net模型和归一化相关系数匹配识别脸谱特征的方法，首先对秦腔脸谱进行重新设置尺寸，然后在U‑net模型每个跳跃连接的末端中加入Attention Gate，对提取的特征实现注意力机制，使其可以选择聚焦位置，其次对Attention U‑net模型生成的脸谱图像进行裁剪，成为模板图像；最后通过改进的归一化相关系数匹配方法，对输入的目标脸谱图像进行模板匹配，找到与目标图像相似度最高的模板图像并输出该模板图像代表的脸谱特征，通过脸谱特征推断该脸谱所代表的人物性格；解决了秦腔脸谱特征识别的问题，并且改进了归一化相关系数匹配的精确度、大大提升了运算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 attention net 模型 归一化 相关系数 匹配 识别 脸谱 特征 方法 | ||
【主权项】：
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