[发明专利]一种基于深度度量学习的人脸特征点定位方法在审
| 申请号： | 202010464754.8 | 申请日： | 2020-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN111652105A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 吴平平 | 申请（专利权）人： | 南京审计大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 马金华 |
| 地址： | 211815 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度度量学习的人脸特征点定位方法，具体方法如下：（1）训练：①标定人脸三维模型特征点位置；②对三维模型进行正交投影；③获得深度图像（包括三维特征点所对应二维坐标位置）；④深度网络训练：以卷积神经网络为主要结构（样本是深度图的值，标签是特征点二维坐标）进行训练；（2）预测：①输入三维模型进行正交投影获得深度图像；②使用已训练好的深度网络对深度图像进行特征点二维坐标预测；③输出二维坐标一一反投影到三维坐标，在三维模型上得到特征点位置，本发明设计合理，利用基于三维人脸模型正交投影生成合理深度值的二维深度图像，解决了三维人脸特征点需人工手动定位以及标定三维特征点耗时长等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 度量 学习 特征 定位 方法 | ||
【主权项】：
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