基于点云深度学习的三维人脸扫描特征点检测方法和装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110304030.1
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T17/00
申请日期：
2021-03-22
申请人：
清华大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于点云深度学习的三维人脸扫描特征点检测方法和装置
申请号	CN202110304030.1	申请日期	2021-03-22
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-01	公开/公告号	CN112883920A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;T;1;7;/;0;0查看分类表>
申请人	清华大学	申请人地址	北京市海淀区清华园变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	清华大学	当前权利人	清华大学
发明人	徐枫;冯铖锃
代理机构	北京清亦华知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	韩海花

摘要

本发明提出一种基于点云深度学习的三维人脸扫描特征点检测方法和装置，其中，方法包括：将人脸扫描渲染成多视角的图像；在每张图像上计算每个像素的人脸解析特征；对多视角图像的信息进行融合，确定人脸扫描上每个顶点的人脸解析特征；利用点云深度学习网络获取每个特征点对应的热度图；根据热度图计算每个特征点的位置。由此，利用点云深度学习网络强大的特征提取能力，结合人脸扫描的纹理信息，得到高精度的特征点检测结果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供