一种基于卷积神经网络的多重风格人脸特征点检测方法

    公开(公告)号:CN111027433A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911213560.4

    申请日:2019-12-02

    Abstract: 本发明属于人脸识别技术领域,具体涉及一种基于卷积神经网络的多重风格人脸特征点检测方法。本发明通过输入多重风格的人脸图像对残差网络(ResNet-152)进行微调训练,以此来获得风格辨别的特征;利用风格辨别特征,使用K-means对原始图像进行风格聚类;通过生成性对抗网络生成风格聚合的人脸图像集合;最后,将原始人脸图像与风格聚合人脸图像共同作为输入,以级联策略生成人脸特征点预测。本发明降低了多重风格对人脸检测造成的误差,提高了人脸检测的精确度,可应用于人脸识别、头部姿势估计、面部重建和3D面部重建等。

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