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公开(公告)号:CN115147886A
公开(公告)日:2022-10-04
申请号:CN202110343531.0
申请日:2021-03-30
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种兼容真实人脸和漫画人脸的跨域关键点检测方法,通过建立人脸定性形状模型,并训练五官检测器、局部关键点检测器和整体关键点微调器后,使用五官检测器对人脸图像进行五官位置的初始检测得到候选五官框,然后使用QSM模型进行筛选以确定正确的五官框,然后使用局部关键点检测器分别对五官检测关键点,使用整体关键点微调器对关键点位置进行调整得到关键点。本发明的技术效果在于,本方法属于单源域领域泛化方法,仅需要真实人脸域作为源域,本方法相比于其他检测方法具有更强的泛化能力,能同时对真实人脸和漫画人脸进行关键点检测,对不同夸张风格的漫画人脸依然保证较强的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN115147886B
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202110343531.0
申请日:2021-03-30
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种兼容真实人脸和漫画人脸的跨域关键点检测方法,通过建立人脸定性形状模型,并训练五官检测器、局部关键点检测器和整体关键点微调器后,使用五官检测器对人脸图像进行五官位置的初始检测得到候选五官框,然后使用QSM模型进行筛选以确定正确的五官框,然后使用局部关键点检测器分别对五官检测关键点,使用整体关键点微调器对关键点位置进行调整得到关键点。本发明的技术效果在于,本方法属于单源域领域泛化方法,仅需要真实人脸域作为源域,本方法相比于其他检测方法具有更强的泛化能力,能同时对真实人脸和漫画人脸进行关键点检测,对不同夸张风格的漫画人脸依然保证较强的鲁棒性。
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