[发明专利]基于卷积神经网络的单幅图像三维人脸重建方法及系统在审
| 申请号： | 202110015804.9 | 申请日： | 2021-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN112734911A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 宫浩栋;王育坚;韩静园;李深圳 | 申请（专利权）人： | 北京联合大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京融智邦达知识产权代理事务所(普通合伙) 11885 | 代理人： | 吴强;董惠文 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的单幅图像三维人脸重建方法及系统，包括通过训练样本集对改进的卷积神经网络模型进行训练；获取拟重建三维人脸的二维单幅图像，将其输入到训练好的改进的卷积神经网络模型预测得到人脸三维形变参数；根据三维形变参数以及给定的二维图像中人脸的形状向量和纹理向量，基于三维形变模型得到重建的三维人脸。通过对VGG‑16网络模型进行改进，在每一个卷积层和全连接层输出后加入批归一化层，使整个神经网络在各层的中间输出的值更加稳定，最后使得整个网络的输出更加稳定，避免了在训练过程中模型参数的更新造成靠近输出层输出的剧烈变化。通过实验验证了本发明方法进行三维人脸重建的稳定性和逼真性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 单幅 图像 三维 重建 方法 系统 | ||
【主权项】：
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