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一种基于姿态适应的树突状卷积神经网络的人脸对齐方法

摘要

本发明中提出的一种基于姿态适应的树突状卷积神经网络的人脸对齐方法,其主要内容包括:姿态适应的树突状卷积神经网络、模块化辅助任务卷积神经网络、对姿态适应的树突状卷积神经网络的训练和面部特征点树状结构,其过程为,先将RGB人脸图像输入到PCD‑CNN,在多层卷积网络和多层反卷积网络中进行模拟,以提取面部特征点;然后,将PCD‑CNN的模拟结果即特征点响应热图输入到模块化辅助任务卷积神经网络;最后,对特征点响应热图进行细粒度定位和遮脸探测,以提高人脸对齐的精度。本发明减少了网络的参数量和滤波器的数量,提高了网络的学习效率,并且采用了模块化辅助任务卷积神经网络,提高了人脸对齐的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN109635674A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 深圳市唯特视科技有限公司;

    申请/专利号CN201811400669.4

  • 发明设计人 夏春秋;

    申请日2018-11-22

  • 分类号G06K9/00(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 518057 广东省深圳市高新技术产业园区高新南一道009号中科研发园新产业孵化中心楼610室

  • 入库时间 2024-02-19 10:02:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20181122

    实质审查的生效

  • 2019-04-16

    公开

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