基于端到端多任务多尺度神经网络的实时三维人脸重建方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110141542.0
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/08;G06T17/00
申请日期：
2021-02-02
申请人：
北京航空航天大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于端到端多任务多尺度神经网络的实时三维人脸重建方法
申请号	CN202110141542.0	申请日期	2021-02-02
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-18	公开/公告号	CN112818860A
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;8;;;G;0;6;T;1;7;/;0;0查看分类表>
申请人	北京航空航天大学	申请人地址	北京市海淀区学院路37号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京航空航天大学	当前权利人	北京航空航天大学
发明人	王珊;胡勇;沈旭昆
代理机构	北京科迪生专利代理有限责任公司	代理人	邓治平;顾炜

摘要

本发明涉及一种基于端到端多任务多尺度神经网络的实时三维人脸重建方法及系统，其方法包括：步骤S1：定义多尺度人脸几何表示模型；步骤S2：构建基于真实人脸图像的训练数据集；步骤S3：构建并训练端到端的多任务多尺度神经网络，输入人脸图像到所述端到端的多任务多尺度神经网络，输出表示人脸区域的人脸二值遮罩图，表示人脸粗尺度几何的深度图，表示人脸细节的深度偏移图。本发明公开了端到端的多任务多尺度神经网络，由骨干网络和子网络组成。骨干网络与子网络采用不同的网络结构，骨干网络提供不同子网络需要的多层级多尺度特征表示，保证了不同子网络使用的特征独立性，最大程度降低了多任务网络带来的时间损耗。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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