[发明专利]多分支深度学习的3D人脸重建模型训练方法、系统及介质在审
| 申请号： | 202210574406.5 | 申请日： | 2022-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN114926591A | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 梁柱锦;虞虹玲;张壮辉;朱世新;严蕤;郭怡适 | 申请（专利权）人： | 广州图匠数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T15/00;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/77;G06V40/16 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 陈嘉乐 |
| 地址： | 510330 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多分支深度学习的3D人脸重建模型训练方法、系统及介质，方法包括：将第一人脸图像输入到人脸识别网络和人脸对齐网络得到第一身份信息和第一关键点位置信息；根据第一身份信息确定第一人脸几何形状信息，并将第一身份信息和第一关键点位置信息输入到表情识别网络中，得到第一人脸表情信息；将第一关键点位置信息、第一人脸几何形状信息以及第一人脸表情信息输入到生成对抗网络中，得到第一渲染图像；根据第一渲染图像更新人脸识别网络、人脸对齐网络、表情识别网络以及生成对抗网络的网络参数，得到最优参数组合。本发明提高了生成的3D人脸图像的真实性和准确性，可广泛应用于计算机视觉技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 分支 深度 学习 重建 模型 训练 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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