[发明专利]一种基于三维人脸模型拟合的面部对齐方法在审
| 申请号： | 201711238476.9 | 申请日： | 2017-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN108022308A | 公开（公告）日： | 2018-05-11 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T19/20 | 分类号： | G06T19/20;G06N3/04;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于三维人脸模型拟合的面部对齐方法，其主要内容包括：3D面部表示、卷积神经网络的结构、标记拟合约束、轮廓拟合约束和尺度不变特征变换配对约束，其过程为，训练一个卷积神经网络用于将密集的3D面部形状拟合成单个输入的面部图像，卷积神经网络从输入图像学习非线性映射函数、相应的投影参数和形状参数，估计的参数可以被用来构造密集的3D面部形状，然后利用密集的三维形状表示来施加多个约束。本发明使用的三维人脸模型拟合算法，采用多个约束并利用多个数据集，不仅能够对齐有限个数的面部标记，而且能够符合人脸轮廓和尺度不变特征变换特征点，提高了面部对准精度，降低了计算成本，大大提高了面部对齐的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 三维 模型 拟合 面部 对齐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于三维人脸模型拟合的面部对齐方法，其特征在于，主要包括3D面部表示(一)；卷积神经网络(CNN)的结构(二)；标记拟合约束(LFC)(三)；轮廓拟合约束(CFC)(四)；尺度不变特征变换(SIFT)配对约束(SPC)(五)。
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