[发明专利]一种基于分布独立性的3D人脸解耦表示学习方法有效
| 申请号： | 202010023676.8 | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN111259745B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 余璀璨;张子辉;李慧斌;孙剑 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06V10/84;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李晓晓 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于分布独立性的3D人脸解耦表示学习方法，收集3D人脸数据集，将数据集分为训练集和测试集；根据训练目标对数据集全体数据进行预处理及配准；构造用于解耦表示学习的图卷积神经网络模型；使用训练集训练用于解耦表示学习的图卷积神经网络模型；训练完成后，用于解耦表示学习的图卷积神经网络模型将输入的3D人脸解耦为身份和表情两个部分。与基于3DMM的3D人脸解耦方法相比，本发明采用非线性表示，具有更强的3D人脸表示能力。与借助2D几何图像的3D人脸解耦方法相比，本发明直接作用于3D人脸网格，避免了将3D映射成2D图像造成的信息损失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分布 独立性 人脸解耦 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
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