[发明专利]一种基于自适应八叉树头发卷积神经网络的头发重建方法有效
| 申请号： | 202010283626.3 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111583384B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 叶泽豪;李桂清 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/082 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应八叉树头发卷积神经网络的头发重建方法，包括：1)使用公开的头发数据库构造训练集，将数据库内的三维头发丝模型转为以自适应八叉树为结构的头发方向场，生成对应的头发方向图、头发区域图和身体区域图；2)设计一种自适应八叉树头发卷积神经网络来重建头发方向场；3)对输入图片进行预处理；4)对输出方向场的后处理，将自适应八叉树头发卷积神经网络生成的方向场转为由发丝表示的头发模型，完成头发重建。本发明利用八叉树的紧凑结构，大大压缩了头发方向场的存储空间，同时降低头发重建网络的内存开销以及运行时间。本发明可以有效识别并恢复输入图片中的三维头发结构，并确保与输入发型有一致的轮廓外观和纹理走向。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 八叉树 头发 卷积 神经网络 重建 方法 | ||
【主权项】：
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