[发明专利]基于深度神经网络的人脸姿态重建方法有效
| 申请号： | 201810790966.8 | 申请日： | 2018-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN108932536B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 羊恺;顾岩;袁一丹;任向阳;陈鑫;张惠 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06K9/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都拓荒者知识产权代理有限公司 51254 | 代理人： | 邹广春 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于深度神经网络的人脸姿态重建方法，包括：人脸图像的预处理，将人脸训练样本分成多个局部小块，组成样本局部图像集；构建人脸姿态中的神经网络，根据改进后的人脸姿态重建关系式，将样本局部图像集代入神经网络，通过神经网络求出关系式的各因子对应参数，确定重建关系式，训练出改进后的姿态重建模型；把分割好的测试局部图像集代入训练好的姿态重建模型，得到预测后的人脸图像局部小块，将人脸图像局部小块组合后生成人脸图像。本发明有效提高了人脸图像重建的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 姿态 重建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的人脸姿态重建方法，其特征在于，包括：人脸图像的预处理，将人脸训练样本分成多个局部小块，组成样本局部图像集，所选取人脸图像满足凸显的大小一致、人脸部分位置一致、人脸的概略对齐，消除对人脸图像对姿态重建的影响；构建人脸姿态中的神经网络，根据改进后的人脸姿态重建关系式，将样本局部图像集代入神经网络，通过神经网络求出关系式的各因子对应参数，确定重建关系式，训练出改进后的姿态重建模型；把分割好的测试局部图像集代入训练好的姿态重建模型，得到预测后的人脸图像局部小块，将人脸图像局部小块组合后生成人脸图像。
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