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[发明专利]基于深度强化学习的仿人机器人面部表情模仿方法-CN202011355989.X有效
发明人：唐冰;吴锋 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： B25J11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的仿人机器人面部表情模仿方法，包括：步骤1，获取待模仿目标人脸面部图片，由仿人机器人实体运行的深度强化学习算法对面部图片进行面部动作单元向量预测，得出对应的面部动作单元向量和电机动作向量；步骤2，将电机动作向量作用于实体的仿人机器人，并捕获仿人机器人的对应面部表情；步骤3，将对应面部表情作为初始状态，由运行于仿人机器人的深度强化学习算法根据该初始状态，控制仿人机器人的面部动作对目标人脸面部表情进行模仿，直至仿人机器人完成对目标人脸面部的表情模仿。该方法减少了在仿人机器人实体上训练出次数，避免影响仿人机器人硬件的寿命，而且能保证对目标人脸表情的准确模仿。
基于深度强化学习人机人面表情模仿方法

[发明专利]一种装备在智能美容镜的皮肤检测与建模的系统装置-CN201911207563.7在审
发明人：祁宝华 -专利权人：上海澄镜科技有限公司
申请日： 2019-11-30 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：一种装备在智能美容镜的皮肤检测与建模的系统装置，包括拍摄模块，用于直接对人脸进行取像拍摄，形成拍摄图像；提取处理模块与拍摄模块相连，用于提取人脸面部范围，形成人脸图像；二值化处理模块与提取处理模块相连，用于对已经提取的人脸图像进行矩阵二值化处理，以X‑Y坐标的方式进行矩阵二值化处理；红外测距模块，用于在拍摄模块工作的同时对人脸部位进行距离脸面矩阵扫描，形成脸面距离数据；赋值模块与红外测距模块和二值化处理模块相连，用于将矩阵二值化处理的人脸图像和脸面距离数据匹配，对每个脸面距离对应的二值化处理的人脸图像进行距离赋值；模型计算模块与赋值模块相连，用于距离赋值后的人脸图像计算曲面形成人脸三维模型；显示模块与模型计算模块相连，用于将模型计算模块计算的人脸三维模型展示。本申请的一种装备在智能美容镜的皮肤检测与建模的系统装置，用来满足用户在个人形象整理过程中，以三维模型展示面部，提供面部皮肤改良的效果展示，记录脸部皮肤变化。
人脸图像二值化处理矩阵模型计算模块拍摄模块三维模型人脸二值化处理模块提取处理模块红外测距距离数据皮肤检测系统装置美容镜建模展示智能个人形象矩阵扫描脸部皮肤面部皮肤拍摄图像人脸部位人脸面部显示模块取像匹配改良拍摄记录申请

[发明专利]一种仿真人脸制造方法-CN202011492665.0在审
发明人：王殿政;王志敏;苏江舟;干建宁;步贤政;刘玉平;李宏伟;李保永 -专利权人：北京航星机器制造有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种仿真人脸制造方法，包括：采用深度学习网络对人脸图像进行处理，构建出三维人脸模型；基于所述三维人脸模型进行三维打印，得到人脸面部区域的三维打印件；基于所述人脸面部区域的三维打印件，制作仿真人脸基于该方法，可以基于人脸图像实现对于仿真人脸的制造，并且该方法制造周期短，所制造的仿真人脸具有较高的精细度。
一种真人制造方法

[发明专利]一种基于约束生成对抗网络的个性化皮影面部生成方法-CN202211411195.X在审
发明人：黄经州;江净超;周后盘 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于约束生成对抗网络的个性化皮影面部生成方法，建立用于从真实人脸面部图像向皮影面部图像转换的生成对抗网络，该生成对抗网络引入局部几何特征约束函数，通过局部几何特征约束函数计算损失生成所需的图像域，在生成对抗网络的训练过程中，通过约束典型面部特征的几何形变，获得满足需求的生成对抗网络模型；将真实人脸面部图像输入该生成对抗网络模型的生成器，生成部分特征与真实人脸面部保持一致的皮影面部图像。该方法弥补了现有转换方案在处理这项任务时由于纹理丢失和几何结构变换导致生成的皮影面部无法体现源图像中面部典型特征的缺点。同时，通过灵活的参数调节，使各主要面部组成部分的转换程度可控。
一种基于约束生成对抗网络个性化面部方法

[发明专利]一种人工智能神经网络学习模型构建系统及构建方法-CN202210813431.4在审
发明人：关成城 -专利权人：北京平视科技有限公司
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本发明涉及人脸表情模拟技术领域，具体提供了一种人工智能神经网络学习模型构建系统及构建方法，所述方法包括：获取人脸面部表情运动数据作为样本数据，并对样本数据进行预处理，得到训练集和验证集；构建面部表情驱动模型，并基于训练集的数据对面部表情驱动模型进行训练，得到训练后的面部表情驱动模型；基于验证集的数据对训练后的面部表情驱动模型进行验证，并基于验证结果更新面部表情驱动模型；本发明通过人工神经网络建立面部表情驱动模型，然后通过人脸面部表情运动数据训练面部表情驱动模型，通过训练后的面部表情驱动模型实时驱动人脸模型做出与用户相同的表情动作，并对人脸接下来的表情进行预测。
一种人工智能神经网络学习模型构建系统方法

[发明专利]一种人脸表情识别方法、装置、介质及系统-CN201910363339.0有效
发明人：王储;曾加贝;山世光;陈熙霖 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种人脸表情识别方法、装置、介质及系统，该方法在包括深度神经网络和至少一个自适应权重共享单元的自适应权重共享网络上实现，包括：数据提取步骤：获取标注人脸面部动作单元标签的第一人脸图像集和标注离散表情标签的第二人脸图像集，在所述第一人脸图像集和第二人脸图像集中选取图像分别进行人脸检测、定位，裁切得到同大小的人脸区域图像；图像训练步骤：对所述人脸区域图像进行拼接，对该图像进行离散表情识别任务和人脸面部动作单元检测任务的训练；任务测试步骤：通过人脸图像表情预测分类对所述离散表情识别任务和人脸面部动作单元检测任务的性能进行测试评价。该方法与装置可以提高人脸表情识别算法的准确率。
一种表情识别方法装置介质系统

[发明专利]一种基于改进的大数据算法识别患者唇语的方法及系统-CN202211259922.5在审
发明人：范文杰;古沐松;苗放;游磊;陈二阳 -专利权人：成都大学
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种基于改进的大数据算法识别患者唇语的方法，包括以下步骤：步骤S1，采集人脸面部图像，使用改进的PCA‑SURF算法将人脸面部图像构建成数据集；步骤S2，基于改进的ResNeST采用数据增强方法扩充数据集后,使用数据集对特征识别模型进行训练；步骤S3，将数据集输入到对特征识别模型中进行训练，特征识别模型包括改进的ResNeST模型，改进的ResNeST模块依次连接上游模块和下游分支模块；步骤S4，采集人脸面部图像输入进训练好的人脸面部图像中读取人的唇语信息
一种基于改进数据算法识别患者方法系统

[发明专利]一种人脸识别方法及装置-CN202011281067.9在审
发明人：韩军辉 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请提供一种人脸识别方法及装置，涉及人脸识别技术，可以降低人脸识别技术的使用要求，提高人脸识别技术的可用性。具体方案应用于电子设备，包括：电子设备显示第一界面，第一界面用于设置用于人脸识别的人脸图像；通过摄像头采集第一图像，并在第一界面显示第一图像；提取第一图像中的面部特征，得到并保存第一面部特征；第一面部特征是局部的人脸面部特征，第一面部特征用于人脸识别；当接收到对第一应用服务的启动操作，则通过摄像头采集第二图像；提取第二图像中的面部特征，得到第二面部特征，并对比第二面部特征与第一面部特征；第二面部特征是局部的人脸面部特征；若第二面部特征与第一面部特征匹配
一种识别方法装置

[发明专利]一种人脸面部图像处理方法-CN201911281363.6在审
发明人：邓裕强;陈嘉斌;周超红;区永强;刘文卓 -专利权人：广州市久邦数码科技有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸面部图像处理方法，通过人脸关键点识别，对人脸区域关键点进行计算，实现人脸变形处理。其中，变形区域是确定的，可以保证性能，达到面部液体化的变形效果，处理速度更快。
一种脸面图像处理方法

[发明专利]一种多人动态环境下的实时人脸识别方法-CN201110096351.3无效
发明人：周曦 -专利权人：周曦
申请日： 2011-04-18 - 公布日： 2011-11-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多人动态环境下的实时人脸识别方法，属于电子识别技术领域，其具体步骤是：(1)图像初始化；(2)人脸检测；(3)人脸面部特征提取；(4)人脸信息注册；(5)获取视频图像序列；(6)人脸检测；(7)人脸面部特征提取；(8)人脸识别；(9)获得当前人脸信息序列；(10)获取视频图像序列；(11)人脸检测；(12)人脸追踪；(13)获得当前人脸信息序列；有益效果是将人脸检测、追踪、识别所需特征重复利用
一种动态环境实时识别方法

[发明专利]一种人脸面部表情捕捉系统及方法-CN202211272625.4在审
发明人：杜华;王语堂;岳宗;赵朋飞 -专利权人：兰州未来新影文化科技集团有限责任公司
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸面部表情捕捉系统和方法，该系统包括至少一个面部表情捕捉装置，面部特征点检测器，面部目标点跟踪器，面部模板更新器，面部特征点定位器，自定位计算器，面部表情编辑器以及面部表情解算器。采用本发明提供的面部表情捕捉方法最少需要两个光学相机即可实现人脸面部区域的定位和面部表情的精细解算，适用性强，解算精度高，极大提升了面部表情捕捉技术的实用性、便捷性、稳定性和准确性。
一种脸面表情捕捉系统方法

[发明专利]基于空间注意力和深度神经网络的人脸表情识别方法-CN202210598202.5在审
发明人：李春国;吴宇凡;李武斌;罗顺;陆敬奔;杨绿溪 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间注意力和深度神经网络的人脸表情识别方法，可用于实现对人脸面部表情的实时检测。该发明主要包括：获取人脸表情数据集，按一定比例划分为训练集、验证集、测试集后，提取出图像中的人脸部分，并进行旋转、水平翻转、裁剪、色彩抖动等数据增强操作；训练表情分类网络，使用基于逆向残差层与的卷积神经网络提取图像特征后，通过空间注意力机制对图像各区域的重要性进行区分，并基于得到的特征对人脸图像进行表情分类；在人脸表情分类数据集上评估网络的识别效果。本发明相比于当前主要的人脸面部表情分类算法，获得了更高的平均分类准确率，且算法实时性高，是一种高质量的人脸面部表情识别算法。
基于空间注意力深度神经网络表情识别方法

[发明专利]多模态信息结合的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方法-CN201110007180.2有效
发明人：张艳宁;郭哲;林增刚;郗润平;梁君 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2011-01-13 - 公布日： 2011-06-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态信息结合的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方法，用于解决现有的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方法对姿态鲁棒性差的技术问题。技术方案是采用多模态信息结合进行三维人脸面部五官标志点定位，借助二维图像中五官结构轮廓清晰和三维人脸模型中五官标志区域凹凸分明的优势，能够不用预先对人脸模型的姿态进行估计和补偿，从而对姿态有着较强的鲁棒性，对正面三维人脸模型的五官标志点平均定位准确率达到98.5％，对姿态变化较小人脸模型，定位准确率由背景技术的88.3％提高到91.6％；对于姿态变化较大的人脸模型，本发明具有显著的优越性，定位准确率由背景技术的
多模态信息结合多姿三维脸面五官标志定位方法

[发明专利]一种预激活残差深度可分离卷积网络面部表情识别方法、装置和载体-CN202011607372.2在审
发明人：刘云清;李棋;刘聪;颜飞;张琼;彭月琪 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种预激活残差深度可分离卷积网络面部表情识别方法、装置和载体，属于人工智能领域，其包含人脸面部表情图像进行预处理，浅层特征提取，得到基本的视觉特征，主要是眼睛，眉毛和嘴唇的形状，下采样进行深层特征提取本发明在人脸面部表情识别中能够更精准的提取人脸特征，使用的参数数量更少并具有很高的分类识别准确率。
一种激活深度可分离卷积网络面部表情识别方法装置载体

[实用新型]一种佩戴稳定性高的卡齿罩-CN202122351043.2有效
发明人：王恩典 -专利权人：王恩典
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： A41D13/11 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种佩戴稳定性高的卡齿罩，包括硅胶面罩、口罩垫，所述硅胶面罩的中部设有透气孔；所述硅胶面罩背向人脸面部的一面四边设有夹垫飞边，夹垫飞边与硅胶面罩之间形成口罩垫夹槽，口罩垫的四边置于口罩垫夹槽内，夹垫飞边将口罩垫紧紧夹紧于夹垫飞边、硅胶面罩之间的口罩垫夹槽，口罩垫固定于硅胶面罩上，且口罩垫罩于硅胶面罩的透气孔上；所述硅胶面罩面向人脸面部的一面连接有固定支架，固定支架的一端连接于硅胶面罩面向人脸面部的一面的一边，另一端连接于硅胶面罩面向人脸面部的一面的另一边。
一种佩戴稳定性卡齿罩