[發明專利]一種深度學習模型的鼻部虛擬整形方法在審
| 申請號： | 201910974315.9 | 申請日： | 2019-10-14 |
| 公開（公告）號： | CN112734626A | 公開（公告）日： | 2021-04-30 |
| 發明（設計）人： | 洪潔 | 申請（專利權）人： | 成都武侯珍妍醫療美容門診部有限公司 |
| 主分類號： | G06T3/00 | 分類號： | G06T3/00;G06T5/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海宏京知識產權代理事務所(普通合伙) 31297 | 代理人： | 何艷娥 |
| 地址： | 610041 四川省成都市*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 深度 學習 模型 虛擬 整形 方法 | ||
1.一種基于深度學習模型的鼻部虛擬整形方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
步驟1：采集多角度人臉圖像，生成位于鼻部輪廓線上的輪廓坐標，并且以隔開規定間隔的方式排列網格組；
步驟2：基于輪廓坐標以及網格組提取人臉鼻部特征變量；
步驟3：將人臉鼻部特征變量輸入訓練后的深度學習模型，計算輸出鼻部虛擬整形數據；
步驟4：基于鼻部虛擬整形數據進行網絡組變形，實現鼻部虛擬整形。
2.根據權利要求1所述的基于深度學習模型的鼻部虛擬整形方法，其特征在于：多角度人臉圖像包括人臉的正面圖像和45°角圖像。
3.根據權利要求2所述的基于深度學習模型的鼻部虛擬整形方法，其特征在于：對于人臉的正面圖像和45°角圖像，均以鼻尖為坐標原點生成位于鼻部輪廓線上的輪廓坐標，并且以坐標原點為中心點將人臉圖像排列為多個形狀大小相同的正方形網格組。
4.根據權利要求1所述的基于深度學習模型的鼻部虛擬整形方法，其特征在于：人臉的鼻部特征變量包括鼻部與臉部的相對比例、角度以及關鍵點坐標。
5.根據權利要求1所述的基于深度學習模型的鼻部虛擬整形方法，其特征在于：深度學習模型的訓練步驟為：
步驟3.1：選擇具有黃金比例的人臉圖像和普通的人臉圖像；
步驟3.2：基于具有黃金比例的人臉圖像和普通的人臉圖像生成位于鼻部輪廓線上的輪廓坐標，并且以隔開規定間隔的方式排列多個網格組，得到訓練集；
步驟3.3：將訓練集輸入深度學習模型進行模型訓練，輸出鼻部虛擬整形數據。
6.根據權利要求5所述的基于深度學習模型的鼻部虛擬整形方法，其特征在于：模型訓練是基于算法對具有黃金比例的人臉圖像和普通的人臉圖像進行相似度對比，并設置相似度對比閥值，同時計算普通的人臉圖像相對于黃金比例的人臉圖像的鼻部與臉部的相對比例、角度以及關鍵點坐標的改變量。
7.根據權利要求5所述的基于深度學習模型的鼻部虛擬整形方法，其特征在于：具有黃金比例的人臉圖像和普通的人臉圖像是一一對應的，并且是符合鼻部整形接受范圍且相似度較高的。
8.根據權利要求1所述的基于深度學習模型的鼻部虛擬整形方法，其特征在于：鼻部虛擬整形數據為鼻部與臉部的相對比例、角度以及關鍵點坐標的改變量。
9.根據權利要求2所述的基于深度學習模型的鼻部虛擬整形方法，其特征在于：基于鼻部與臉部的相對比例、角度以及關鍵點坐標的改變量對網絡組變形，實現鼻部虛擬整形。
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