-
公开(公告)号：CN110334587A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910432324.5
申请日：2019-05-23
申请人： 北京市威富安防科技有限公司 , 深圳市威富视界有限公司
摘要： 本发明涉及一种人脸关键点定位模型的训练方法、装置及关键点定位方法。该方法将人脸关键点定位模型的训练分为两个阶段，在第一个阶段将人脸图像数据集作为第一卷积神经网络的输入，第一卷积神经网络输出第一人脸关键点特征数据，从而根据第一人脸关键点特征数据生成对应的人脸关键点热度图。在第二个阶段，将人脸图像数据集和生成的人脸关键点热度图共同输入至第二卷积神经网络，则通过在网络的第二阶段输入两种不同类型的特征，使得网络能够学习到人脸特征部位更加广泛的特征，从而解决传统技术中神经网络收敛效果较差的技术问题。
-
公开(公告)号：CN110334587B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201910432324.5
申请日：2019-05-23
申请人： 北京市威富安防科技有限公司 , 深圳市威富视界有限公司
摘要： 本发明涉及一种人脸关键点定位模型的训练方法、装置及关键点定位方法。该方法将人脸关键点定位模型的训练分为两个阶段，在第一个阶段将人脸图像数据集作为第一卷积神经网络的输入，第一卷积神经网络输出第一人脸关键点特征数据，从而根据第一人脸关键点特征数据生成对应的人脸关键点热度图。在第二个阶段，将人脸图像数据集和生成的人脸关键点热度图共同输入至第二卷积神经网络，则通过在网络的第二阶段输入两种不同类型的特征，使得网络能够学习到人脸特征部位更加广泛的特征，从而解决传统技术中神经网络收敛效果较差的技术问题。
-
公开(公告)号：CN112115860A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010985328.9
申请日：2020-09-18
申请人： 深圳市威富视界有限公司
摘要： 本申请涉及一种人脸关键点定位方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过训练后的人脸关键点定位模型的编码子网络对待处理人脸图像进行预测运算，输出第一特征图，将第一特征图以及待处理人脸图像输入人脸关键点定位模型中解码子网络的解码处理层；通过解码处理层中的第一预设反卷积层对待处理人脸图像进行反卷积处理，得到第二特征图，对第二特征图进行特征筛选，将筛选后的特征图与第二特征图进行拼接，输出第三特征图，将第三特征图以及第一特征图输入至下一个解码处理层，直至解码子网络的最后一个解码处理层输出纹理位置图；根据纹理位置图以及预设索引计算得到人脸关键点特征信息。采用本方法能够提高人脸关键点定位效率。
-
公开(公告)号：CN112115860B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202010985328.9
申请日：2020-09-18
申请人： 深圳市威富视界有限公司
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/22 , G06V10/24 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/766
摘要： 本申请涉及一种人脸关键点定位方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过训练后的人脸关键点定位模型的编码子网络对待处理人脸图像进行预测运算，输出第一特征图，将第一特征图以及待处理人脸图像输入人脸关键点定位模型中解码子网络的解码处理层；通过解码处理层中的第一预设反卷积层对待处理人脸图像进行反卷积处理，得到第二特征图，对第二特征图进行特征筛选，将筛选后的特征图与第二特征图进行拼接，输出第三特征图，将第三特征图以及第一特征图输入至下一个解码处理层，直至解码子网络的最后一个解码处理层输出纹理位置图；根据纹理位置图以及预设索引计算得到人脸关键点特征信息。采用本方法能够提高人脸关键点定位效率。
-
-
-
搜索结果
4 条记录 (耗时 0.064 秒)
