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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种基于轻量化神经网络实现机器人实时镜像行为的方法，具体为：1：对样本人脸图像进行预处理，2：建立轻量化深度神经网络，并采用样本人脸图像对轻量化深度神经网络进行训练；3：采用轻量化深度神经网络提取摄像机采集到的当前人脸图像中的面部特征点；4：拟人机器人面部设有若干个面部表情舵机和头部姿态舵机，根据面部特征点之间的欧式距离，得到相应面部表情舵机的位移；通过图像坐标系和世界坐标系的转换关系，计算得到旋转矩阵，并将旋转矩阵转换为欧拉角，根据欧拉角得到头部姿态舵机的位移；最终控制拟人机器人实现拟人镜像行为。本发明具有精度高，实时性，自然度高等特点。
主权项：1.一种基于轻量化神经网络实现机器人实时镜像行为的方法，其特征在于，该方法为：步骤1：对样本人脸图像进行预处理；步骤2：建立轻量化深度神经网络，并采用样本人脸图像对轻量化深度神经网络进行训练；步骤3：采用训练好的轻量化深度神经网络提取摄像机采集到的当前人脸图像中的面部特征点；步骤4：拟人机器人面部设有若干个面部表情舵机和头部姿态舵机，所述面部表情舵机用于控制拟人机器人的面部表情，头部姿态舵机用于控制拟人机器人的头部姿态；根据面部特征点之间的欧式距离，得到相应面部表情舵机的位移；通过图像坐标系和世界坐标系的转换关系，计算得到旋转矩阵，并将旋转矩阵转换为欧拉角，根据欧拉角得到头部姿态舵机的位移；最终控制拟人机器人实现拟人镜像行为；所述轻量化深度神经网络包括依次连接的第一卷积层，第一最大池化层，第一~四轻量化网络组件，第二最大池化层，第五~七轻量化网络组件，第三最大池化层，第八轻量化网络组件，第二卷积层，第一全连接层和第二全连接层；所述第一~八轻量化网络组件结构相同，均包括第一~三卷积滤波器，且每个卷积滤波器都连接一个激活函数校正线性单元，第一卷积滤波器的输出连接第二、第三卷积滤波器的输入，第二、第三卷积滤波器的输出相互连接；所述第一、第二卷积滤波器均为1*1卷积滤波器，第三卷积滤波器为3*3卷积滤波器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于轻量化神经网络实现机器人实时镜像行为的方法
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