[發明專利]一種基于MobileNets模型的表情追蹤方法有效
| 申請號： | 201810486472.0 | 申請日： | 2018-05-21 |
| 公開（公告）號： | CN108717732B | 公開（公告）日： | 2022-05-17 |
| 發明（設計）人： | 饒云波;宋佳麗;吉普照;范柏江;茍苗;楊攀 | 申請（專利權）人： | 電子科技大學 |
| 主分類號： | G06T17/20 | 分類號： | G06T17/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都點睛專利代理事務所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孫一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 mobilenets 模型 表情 追蹤 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于MobileNets模型的表情追蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1、通過預處理生成訓練數據集，所述預處理為使得數據集中每一張圖片的人臉均具有包括人臉五官及外部輪廓的多個三維特征坐標；
S2、采用一個標準卷積層、12個分離卷積層、1個均值池化層以及全連接層和Softmax構建神經網絡MobileNets模型；所述12個分離卷積層為6個深度卷積與6個點卷積；
采用步驟S1獲得的訓練數據集對構建的神經網絡MobileNets模型進行訓練；具體方法為：
設定共有68個三維特征坐標，神經網絡MobileNets模型第一層的標準卷積層包含64個卷積核，訓練集圖片的高為h、寬為w，則：
經過第一層標準卷積層后，將輸入圖片處理為以步長2、卷積為(h/2)×(w/2)×64的特征大小；
在第二層，以步長為1或2依次迭代12層，將特征圖處理為(h/32)×(w/32)×1024的特征大小；
均值池化層以步長m將特征圖歸一化為1×1×1024大小；
最終通過全連接層將特征分類為3×68個三維坐標點，實現訓練集圖片的特征提取；
S3、采用訓練好的神經網絡MobileNets模型獲取輸入圖像的人臉三維特征點坐標；
S4、對模型提取的人臉三維特征點坐標做網格重建生成形變系數，用于對人臉3D模型進行控制，實現表情追蹤。
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