公开(公告)号：CN117392716A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311183888.2

申请日：2023-09-13

Applicant: 南京理工大学 ,  广西金融职业技术学院 ,  北京空间飞行器总体设计部

Inventor： 刘梦林 ,  李勇 ,  崔振 ,  何颖 ,  乔梁 ,  徐枫

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于半监督和生成方法的人脸面部动作单元检测方法，包括收集AU数据集并生成感兴趣区域图、设计一个基于完全生成式的AU检测网络、利用训练数据对网络进行训练并生成AU检测模型、利用测试时优化进行人脸AU检测。本发明采用上述的一种基于半监督和生成方法的人脸面部动作单元检测方法，显著提升了模型的跨域泛化能力以及面部动作单元检测的精度。

公开(公告)号：CN117152821A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311142081.4

申请日：2023-09-05

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 李勇 ,  崔振 ,  刘梦林

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/778 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于双重对比学习的跨域人脸面部运动单元检测方法，属于面部识别技术领域，包括数据准备阶段、端到端模型设计阶段、端到端模型训练阶段和端到端模型测试阶段；所述数据准备阶段中使用源场景的AU数据集及AU标注和无标注的目标场景数据集；所述端到端模型设计阶段包括预准备、搭建模型架构和设计损失函数。本发明提供的一种基于双重对比学习的跨域人脸面部运动单元检测方法，通过多种约束不仅能生成清晰的图片以可视化解耦效果，也可以增强模型的解耦效果，提升跨域AU检测的性能。

公开(公告)号：CN117152821B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202311142081.4

申请日：2023-09-05

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 李勇 ,  崔振 ,  刘梦林

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/778 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于双重对比学习的跨域人脸面部运动单元检测方法，属于面部识别技术领域，包括数据准备阶段、端到端模型设计阶段、端到端模型训练阶段和端到端模型测试阶段；所述数据准备阶段中使用源场景的AU数据集及AU标注和无标注的目标场景数据集；所述端到端模型设计阶段包括预准备、搭建模型架构和设计损失函数。本发明提供的一种基于双重对比学习的跨域人脸面部运动单元检测方法，通过多种约束不仅能生成清晰的图片以可视化解耦效果，也可以增强模型的解耦效果，提升跨域AU检测的性能。