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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了基于三维智能重建的多角度人脸识别方法。输入一张人脸图片，提取出图片中的人脸特征点，计算出人脸偏转角并结合ASM算法进行正面人脸特征点重构；利用级联残差网络对形变模型中的形状向量和纹理向量进行预测，根据预测出的形状向量建立出三维人脸灰模，同时和正面人脸特征点进行匹配；随后根据纹理向量进行上色，构建出完整的三维人脸模型；根据人脸偏转角对三维人脸模型进行旋转，并和输入图片的人脸进行相似度比对，得到最终的三维人脸模型，完成人脸识别。本发明基于三维重建实现了多角度人脸识别，还用级联残差网络加速了形变模型的运算过程，并形成了自反馈网络对形变模型进行自反馈训练惩罚，有非常广阔的应用场景。
主权项：1.基于三维智能重建的多角度人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：s1：输入一张人脸图片，再对所述人脸图片进行人脸特征点的提取，并计算脸部各区域的人脸特征量，再根据提取的所述人脸特征点的数量分场景计算人脸偏转角；s2：基于所述脸部各区域的人脸特征量和所述人脸偏转角，采用ASM算法将提取到的所述人脸特征点重构成正面人脸特征点；s3：构建内部人脸数据库和形变模型，用经过样本训练的级联残差网络，基于所述内部人脸数据库预测所述形变模型的形状向量和纹理向量，所述内部人脸数据库存储用来预测的三维人脸图片训练数据集；s4：根据预测的所述形状向量构建出三维人脸灰模，再用重构的所述正面人脸特征点跟所述三维人脸灰模进行匹配操作；若匹配成功，则基于所述纹理向量对所述三维人脸灰模进行上色和细节补充操作，进而建立出三维人脸模型；若匹配失败，则返回所述步骤s3对所述形变模型进行自反馈惩罚训练；s5：根据所述人脸偏转角对所述三维人脸模型进行旋转操作后，将输入的所述人脸图片跟旋转后的所述三维人脸模型进行人脸相似度匹配，并得到人脸相似度SIM，再根据所述人脸相似度SIM分场景操作，并得到最终的三维人脸模型；s6：用所述最终的三维人脸模型跟外部人脸数据库进行比对，完成最终人脸识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于三维智能重建的多角度人脸识别方法
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