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恭喜中国科学院自动化研究所"基于三维人脸模型的人脸关键点检测方法"专利获国家发明授权专利权

龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所申请的专利基于三维人脸模型的人脸关键点检测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN107122705B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2020-05-19发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:201710159215.1,技术领域涉及:G06K9/00(20060101);该发明授权基于三维人脸模型的人脸关键点检测方法是由朱翔昱;雷震;刘浩;李子青设计研发完成,并于2017-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

基于三维人脸模型的人脸关键点检测方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于三维人脸模型的人脸关键点检测方法,包括如下步骤:步骤01,在人脸训练样本中获取人脸图像和三维人脸模型的初始参数;步骤02,根据所述人脸图像及初始参数生成姿态自适应特征和归一化坐标编码;步骤03,分别对所述姿态自适应特征和归一化坐标编码使用卷积神经网络进行变换融合,得到真实残差和初始参数的参数残差;步骤04,根据所述参数残差更新所述初始参数,转到步骤02直至所述参数残差达到预设阈值;步骤05,利用达到预设阈值的参数残差更新所述三维人脸模型,采集所述三维人脸模型上的人脸关键点。本发明中,实现了全姿态下的人脸关键点检测。

本发明授权基于三维人脸模型的人脸关键点检测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于三维人脸模型的人脸关键点检测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤01,在人脸训练样本中获取人脸图像和三维人脸模型的初始参数;步骤02,根据所述人脸图像及初始参数生成姿态自适应特征和归一化坐标编码;步骤03,分别对所述姿态自适应特征和归一化坐标编码使用卷积神经网络进行变换融合,得到真实残差和初始参数的参数残差;步骤04,根据所述参数残差更新所述初始参数,转到步骤02直至所述参数残差达到预设阈值;步骤05,利用达到预设阈值的参数残差更新所述三维人脸模型,采集所述三维人脸模型上的人脸关键点;所述步骤03具体包括:根据两个并行卷积神经网络,分别对所述姿态自适应特征和归一化坐标编码进行变换,并使用一个额外的全连接层对变换后的特征进行融合,对融合结果进行回归得到参数残差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院自动化研究所,其通讯地址为:100080 北京市海淀区中关村东路95号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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