公开(公告)号：CN114708586B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202210427450.3

申请日：2022-04-21

Applicant: 复旦大学

Inventor： 颜波 ,  何瑞安 ,  谭伟敏 ,  邢稹

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475

Abstract: 本发明属于图像与视频理解技术领域，具体为一种从图像和视频中提取三维人脸表征的方法。本发明通过构建一个三维无监督人脸表征学习网络模型来提取三维人脸表征；本发明从没有标签的自然人脸图像和视频中学习，使用表情变换模块从视频序列学习人脸表情的变化。本发明考虑到内部因素和外部环境，利用人脸的三维性质来解耦多达5个影响因素，包括人脸的材质、形状、表情、姿势和光照。本发明可以用于各种下游任务，如人脸表情识别、姿势估计、人脸验证和人脸正面化。

公开(公告)号：CN114821714B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202210370651.4

申请日：2022-04-10

Applicant: 复旦大学

Inventor： 颜波 ,  谭伟敏 ,  邢稹 ,  何瑞安

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体为一种基于协同特征补全的有遮挡场景下的人脸表情识别方法。本发明联合遮挡物抠除与特征补全来应对遮挡给表情识别带来的影响，具体步骤包括：使用遮挡物抠除模块检测并抠除人脸遮挡图像中的遮挡物；根据成对的无遮挡图像生成类别激活图以确定表情识别时具有判别性的区域；结合类别激活图与遮挡物位置掩码生成最终需要进行特征补全区域的掩码，在对应无遮挡图像中间特征图的指导下进行特征补全。实验结果表明，本发明能检测出破坏人脸完整性的遮挡物并识别该图像对应的表情类别。

公开(公告)号：CN114821714A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210370651.4

申请日：2022-04-10

Applicant: 复旦大学

Inventor： 颜波 ,  谭伟敏 ,  邢稹 ,  何瑞安

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体为一种基于协同特征补全的有遮挡场景下的人脸表情识别方法。本发明联合遮挡物抠除与特征补全来应对遮挡给表情识别带来的影响，具体步骤包括：使用遮挡物抠除模块检测并抠除人脸遮挡图像中的遮挡物；根据成对的无遮挡图像生成类别激活图以确定表情识别时具有判别性的区域；结合类别激活图与遮挡物位置掩码生成最终需要进行特征补全区域的掩码，在对应无遮挡图像中间特征图的指导下进行特征补全。实验结果表明，本发明能检测出破坏人脸完整性的遮挡物并识别该图像对应的表情类别。

公开(公告)号：CN114708586A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210427450.3

申请日：2022-04-21

Applicant: 复旦大学

Inventor： 颜波 ,  何瑞安 ,  谭伟敏 ,  邢稹

IPC: G06V20/64 ,  G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像与视频理解技术领域，具体为一种从图像和视频中提取三维人脸表征的方法。本发明通过构建一个三维无监督人脸表征学习网络模型来提取三维人脸表征；本发明从没有标签的自然人脸图像和视频中学习，使用表情变换模块从视频序列学习人脸表情的变化。本发明考虑到内部因素和外部环境，利用人脸的三维性质来解耦多达5个影响因素，包括人脸的材质、形状、表情、姿势和光照。本发明可以用于各种下游任务，如人脸表情识别、姿势估计、人脸验证和人脸正面化。