-
公开(公告)号：CN111428689B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010313701.6
申请日：2020-04-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种多池化信息融合的人脸图像特征提取方法，属于数字图像处理技术领域。该方法为：数据预处理阶段：对于输入的人脸图像，首先利用人脸检测方法提取出含有较少背景信息的人脸，对该部分进行裁剪并重新调整裁剪图像尺寸；局部特征提取阶段：通过特征累加的形式，将全局最大池化特征与全局平均池化特征融合，得到增强的局部特征；全局特征提取阶段：通过特征连接的形式，将全局最大池化特征与全局平均池化特征融合，得到增强的全局特征；将得到的局部特征与全局特征以特征连接的方式融合，得到对人脸姿态变化鲁棒的增强特征。本发明结合全局特征信息与局部差异信息，使得融合后的特征信息能更好的表示任意姿态下人脸图像的身份特征。
-
公开(公告)号：CN111428689A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010313701.6
申请日：2020-04-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种多池化信息融合的人脸图像特征提取方法，属于数字图像处理技术领域。该方法为：数据预处理阶段：对于输入的人脸图像，首先利用人脸检测方法提取出含有较少背景信息的人脸，对该部分进行裁剪并重新调整裁剪图像尺寸；局部特征提取阶段：通过特征累加的形式，将全局最大池化特征与全局平均池化特征融合，得到增强的局部特征；全局特征提取阶段：通过特征连接的形式，将全局最大池化特征与全局平均池化特征融合，得到增强的全局特征；将得到的局部特征与全局特征以特征连接的方式融合，得到对人脸姿态变化鲁棒的增强特征。本发明结合全局特征信息与局部差异信息，使得融合后的特征信息能更好的表示任意姿态下人脸图像的身份特征。
-
公开(公告)号：CN111242078A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010067547.9
申请日：2020-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制的人脸正脸化生成方法，属于数字图像处理和模式识别领域。该方法包括：数据预处理阶段：利用人脸检测网络裁剪出原始图像中处于非限制姿态下的人脸部分，将裁剪后切块的尺寸重新拉伸；人脸生成阶段：将输入的任意姿态下人脸图像正脸化；人脸判别阶段：判别器网络将输入的图片按照人脸的五官特征区域进行切分，并得到一组切块，每个切块对应各自的自注意力子判别器，并根据输入图像输出一个概率值；判别结果整合阶段：根据人脸特征分块图像的尺度，每个子判别器的结果与一个对应的权值相乘，得到整个判别器组的输出。本发明结合自注意力机制与人脸的几何结构特征，使得正脸化图片能更好的保持人脸的正脸结构信息。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.016 seconds)
