[发明专利]基于空洞卷积神经网络的人脸深度和表面法向量预测方法有效
| 申请号： | 201710889248.1 | 申请日： | 2017-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN107679477B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 王好谦;章书豪;方璐;戴琼海 | 申请（专利权）人： | 深圳市未来媒体技术研究院;清华大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 徐罗艳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 基于空洞卷积神经网络的人脸深度和表面法向量预测方法，包括训练空洞卷积神经网络的步骤：S1、搭建一空洞卷积神经网络，包括依次连接的多个卷积层、多个空洞卷积层和多个反卷积层，其中，每个卷积层均连接有一规范化操作和一激励操作；S2、初始化空洞卷积神经网络的权重值；S3、将训练图片输入空洞卷积神经网络中，以最小化代价函数为目标对所述空洞卷积神经网络进行迭代训练；每迭代一次则更新一次权重值；S4、将测试图片输入训练得到的空洞卷积神经网络中，输出对应的人脸深度图和表面法向量图；S5、根据输出的人脸深度图和人脸表面法向量图判断训练的空洞卷积神经网络预测精度是否符合要求：若符合结束训练；若不符合返回步骤S3继续训练。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空洞 卷积 神经网络 深度 表面 向量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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