[发明专利]一种基于分布式热力图的人脸3D关键点检测方法及系统在审
| 申请号： | 201910818437.9 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110598601A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 王正宁;何庆东;赵德明;刘怡君;曾仪;曾浩;张翔 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06T3/00 |
| 代理公司： | 51221 四川力久律师事务所 | 代理人： | 韩洋 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分布式热力图的人脸3D关键点检测方法及系统，包括：将数据库中人脸关键点的N个3D参考坐标向量在三个二维平面进行降维投影；采用分布式编码子网络将每个2D参考坐标向量分别编码为一张分布式热力图；通过坐标映射的方式N张分布式热力图合并为一张2D联合热力图；通过concat算法将三张2D联合热力图叠加为3D联合热力图；采用解码子网络将所述3D联合热力图解码为N个3D检测坐标向量。本方法结合了现有的2D及3D人脸关键点检测方法的优点，构建分布式热力图、再通过坐标映射的方式将分布式热力图进行联合，其中的分布式编码子网络模型简单、计算量小，在保持较高检测精度的同时，可进一步减小模型参数量、提高模型运行速度。 | ||
| 搜索关键词： | 子网络 人脸 分布式编码 关键点检测 解码 坐标映射 联合 向量 参考坐标 二维平面 坐标向量 关键点 计算量 构建 减小 降维 算法 热力 叠加 投影 数据库 合并 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于分布式热力图的人脸3D关键点检测方法，其特征在于，包括：/n步骤101，将数据库中人脸关键点的N个3D参考坐标向量在三个二维平面进行降维投影；其中，所述三个二维平面分别为xy、xz、yz平面，且x、y、z同时为正或同时为负；每个二维平面中包括N个与所述N个3D参考坐标向量相对应的2D参考坐标向量；/n步骤102，采用分布式编码子网络将每个2D参考坐标向量分别编码为一张分布式热力图；其中，一个二维平面下可得N张分布式热力图；/n步骤103，通过坐标映射的方式将一个二维平面下的N张分布式热力图合并为一张2D联合热力图；/n步骤104，通过concat算法将三个二维平面下的2D联合热力图叠加为3D联合热力图；/n步骤105，采用解码子网络将所述3D联合热力图解码为N个3D检测坐标向量。/n
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