一种基于二值卷积神经网络的人脸对齐方法
基本信息
| 申请号 | CN201710702594.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN107480640A | 公开（公告）日 | 2017-12-15 |
| 申请公布号 | CN107480640A | 申请公布日 | 2017-12-15 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张雪婷;李威;崔静 | 申请（专利权）人 | 成都市吉胜智能化工程有限公司 |
| 代理机构 | 成都华风专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 上海荷福人工智能科技（集团）有限公司;成都市吉胜智能化工程有限公司 |
| 地址 | 201600 上海市松江区中心路1158号11幢101室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于二值卷积神经网络的人脸对齐方法，包括以下步骤：选取训练人脸样本，对人脸的矩形区域以及关键点的位置坐标取平均，对人脸归一化；构建深度卷积网络模型，对模型参数进行二值化，以处理人脸并输出人脸图像特征；采用回归关键点位置增量的方法，对人脸图像特征的特征点的位置偏移量进行迭代，得到关键点位置增量；构建关键点位置增量回归模型，对关键点位置增量和样本真实的形状增量进行拟合，输出关键点的位置。本发明加入二值化参数操作对模型进行压缩，提高模型的运算效率，多尺度特征融合技术提升关键点的位置精度；采用增量回归模型和位置回归模型，通过训练模型对坐标偏移进行回归，经过几次迭代逐渐接近精确的位置。 |
