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申请/专利权人：天津工业大学
摘要：本发明公开了一种基于全局与局部信息融合的人脸法线估计方法，其通过将人脸图像输入值经过训练的人脸法线估计模型中实现；人脸法线估计模型由人脸特征提取编码模块Ef、全局编码模块Et和解码模块Dn构成，通过结合了CNN和Transformer搭建创新的人脸法线估计网络结构，以实现兼具利用CNN模型擅长于提取图像的局部特征捕捉到人脸的细微结构和纹理信息的特性，利用Transformer模型强大的全局信息处理能力捕获图像中的长距离依赖关系，实现全局和局部信息的有效提取和融合，确保了模型在人脸的细微结构和纹理变化上也能做出准确的响应，最终实现对人脸法线的准确估计，提升人脸图像法线估计的精确性和稳定性。
主权项：1.一种基于全局与局部信息融合的人脸法线估计方法，其特征在于，其通过将人脸图像输入值经过训练的人脸法线估计模型中实现；人脸法线估计模型由人脸特征提取编码模块Ef、全局编码模块Et和解码模块Dn构成；其中，人脸特征提取编码模块Ef采用预先训练的ResNet18网络模型，其由依次连接的模块、模块、模块、模块和模块构成；全局编码模块Et由依次连接的重叠图像块嵌入模块、模块、模块和模块构成；重叠图像块嵌入模块为一个3×3卷积模块；模块、模块和模块为三个Transformer模块，每个模块由三个TransBlocks模块依次连接构成；解码模块Dn由依次连接的模块，模块，模块，模块，模块和模块构成；模块，模块，模块，模块和模块均由依次连接的3×3反卷积层、BN层和ReLU激活函数构成；模块由一个3×3卷积层构成； 模块的输出端还与模块的输入端连接，模块的输出端还与模块的输入端连接，模块的输出端还与模块的输入端连接，模块的输出端、模块的输出端和模块的输出端连接至Concat模块的输入端，Concat模块的输出端与模块的输入端连接。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津工业大学 一种基于全局与局部信息融合的人脸法线估计方法
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