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公开(公告)号：CN106599830B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201611135718.7
申请日：2016-12-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种人脸关键点定位方法及装置。该方法包括：通过多任务卷积神经网络进行粗定位，确定人脸关键点大体位置；然后在关键点周围提取局部区域，通过全局级联卷积神经网络把关键点周围提取局部区域融合到一起，进行级联定位；最后在针对每个关键点单独训练卷积神经网络进行精细定位。本发明所用神经网络总体数目较少，定位效果相对较好。
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公开(公告)号：CN108230239A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711421598.1
申请日：2017-12-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体提供了一种人脸表情图像合成装置，旨在解决如何提高人脸表情图像合成真实性的技术问题。为此目的，本发明中人脸表情图像合成装置能够基于几何先验对抗生成网络模型，对目标图像生成特定的人脸表情图像。具体地，几何先验对抗生成网络模型中，第一生成器生成有表情人脸图像，第一判别器对所生成的有表情人脸图像进行判别。第二生成器生成无表情人脸图像，第二判别器对所生成的无表情人脸图像进行判别。优化训练模块对几何先验对抗生成网络模型进行网络训练，得到优化后的几何先验对抗生成网络模型。本发明的技术方案，不仅能够对人脸图像进行表情编辑，即生成表情和去除表情，还能够有效保持人脸图像的身份信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106096538A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610403028.9
申请日：2016-06-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种基于定序神经网络模型的人脸识别方法及装置。该方法包括：对输入的人脸图像进行预处理操作，校正人脸图像的角度与表情；使用包含定序操作的神经网络提取已校正人脸图像/视频的特征；根据人脸图像的特征表达计算图像对间的相似度，从而得知输入人脸图像中特定对象的身份。本发明针对人脸识别问题中，基于神经网络的人脸识别模型参数多，计算开销大的问题，提出定序神经网络结构，通过不同特征间的定序表示有效地减少网络参数，节省计算时间；并针对训练数据较少的问题，提出了基于对比损失、三元组损失的训练方法。
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公开(公告)号：CN106096538B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201610403028.9
申请日：2016-06-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种基于定序神经网络模型的人脸识别方法及装置。该方法包括：对输入的人脸图像进行预处理操作，校正人脸图像的角度与表情；使用包含定序操作的神经网络提取已校正人脸图像/视频的特征；根据人脸图像的特征表达计算图像对间的相似度，从而得知输入人脸图像中特定对象的身份。本发明针对人脸识别问题中，基于神经网络的人脸识别模型参数多，计算开销大的问题，提出定序神经网络结构，通过不同特征间的定序表示有效地减少网络参数，节省计算时间；并针对训练数据较少的问题，提出了基于对比损失、三元组损失的训练方法。
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公开(公告)号：CN106599830A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611135718.7
申请日：2016-12-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种人脸关键点定位方法及装置。该方法包括：通过多任务卷积神经网络进行粗定位，确定人脸关键点大体位置；然后在关键点周围提取局部区域，通过全局级联卷积神经网络把关键点周围提取局部区域融合到一起，进行级联定位；最后在针对每个关键点单独训练卷积神经网络进行精细定位。本发明所用神经网络总体数目较少，定位效果相对较好。
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公开(公告)号：CN108932693A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810623739.6
申请日：2018-06-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种基于人脸几何信息的人脸编辑补全方法及装置，旨在解决解决如何实现缺失人脸图片的精确补全与属性编辑的技术问题。为此目的，本发明中的基于人脸几何信息的人脸编辑补全方法包括：基于预先构建的人脸几何估计模型并利用包含遮挡区域的目标人脸图像，获得人脸几何信息；基于预先构建的人脸补全网络模型并利用目标人脸图像与人脸几何信息，生成第一完整人脸图像；将第一完整人脸图像中的特定区域替换为目标人脸图像中的未遮挡区域，并对第一完整人脸图像与未遮挡区域进行图像融合，得到第二完整人脸图像。基于本发明的方法可以精确地补全和编辑缺失人脸图片。
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公开(公告)号：CN108932693B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810623739.6
申请日：2018-06-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种基于人脸几何信息的人脸编辑补全方法及装置，旨在解决解决如何实现缺失人脸图片的精确补全与属性编辑的技术问题。为此目的，本发明中的基于人脸几何信息的人脸编辑补全方法包括：基于预先构建的人脸几何估计模型并利用包含遮挡区域的目标人脸图像，获得人脸几何信息；基于预先构建的人脸补全网络模型并利用目标人脸图像与人脸几何信息，生成第一完整人脸图像；将第一完整人脸图像中的特定区域替换为目标人脸图像中的未遮挡区域，并对第一完整人脸图像与未遮挡区域进行图像融合，得到第二完整人脸图像。基于本发明的方法可以精确地补全和编辑缺失人脸图片。
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