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1. 发明公开

CN108446672A 一种基于由粗到细脸部形状估计的人脸对齐方法失效
公开(公告)号：CN108446672A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810358918.1
申请日：2018-04-20
申请人：武汉大学
发明人：李晶 , 万俊 , 常军 , 吴玉佳 , 肖雅夫
IPC分类号： G06K9/00
摘要：本发明公开了一种基于由粗到细脸部形状估计的人脸对齐方法，针对任一张输入人脸图片，首先估计出初始化人脸形状，然后逐步逼近人脸的真实形状，包括使用多任务深度学习框架对人脸的主要特征点的位置和人脸表情进行估计，构建基于卷积神经网络的头部姿势分类模型对人脸头部姿势进行精确估计和分类，利用头部姿势分类结果以及人脸表情和主要特征点的位置的估计结果，得到更加准确的初始化形状；基于初始化形状，按照姿势以及表情的分类结果，训练各自的回归器，对人脸形状进行更新，逼近标准形状。本发明通过构建更准确的人脸初始化形状和采用更高级的级联回归框架，提高了对于人脸表情、头部姿势以及光照遮挡差异的鲁棒性。

2. 发明授权

CN108446672B 一种基于由粗到细脸部形状估计的人脸对齐方法失效
公开(公告)号：CN108446672B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201810358918.1
申请日：2018-04-20
申请人：武汉大学
发明人：李晶 , 万俊 , 常军 , 吴玉佳 , 肖雅夫
IPC分类号： G06K9/00
摘要：本发明公开了一种基于由粗到细脸部形状估计的人脸对齐方法，针对任一张输入人脸图片，首先估计出初始化人脸形状，然后逐步逼近人脸的真实形状，包括使用多任务深度学习框架对人脸的主要特征点的位置和人脸表情进行估计，构建基于卷积神经网络的头部姿势分类模型对人脸头部姿势进行精确估计和分类，利用头部姿势分类结果以及人脸表情和主要特征点的位置的估计结果，得到更加准确的初始化形状；基于初始化形状，按照姿势以及表情的分类结果，训练各自的回归器，对人脸形状进行更新，逼近标准形状。本发明通过构建更准确的人脸初始化形状和采用更高级的级联回归框架，提高了对于人脸表情、头部姿势以及光照遮挡差异的鲁棒性。

3. 外观设计

CN304314712S 纪念册失效
公开(公告)号：CN304314712S
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201730174929.0
申请日：2017-05-12
申请人：武汉大学
设计人：李子易 , 温海英 , 蔡煌毅 , 王玥 , 陈良铭 , 万俊
摘要： 1．本外观设计产品的名称：纪念册。
2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于毕业纪念。
3．本外观设计产品的设计要点：在于产品的形状及图案。
4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：组件1主视图。
5．省略视图：组件2后视图、组件3后视图、组件4后视图、组件5后视图、组件6后视图、组件7后视图、组件8后视图、组件9后视图、组件10后视图、组件11后视图、组件12后视图、组件13后视图、组件14后视图、组件15后视图、组件16后视图、组件17后视图、组件18后视图、组件19后视图、组件20后视图、组件21后视图、组件22后视图、组件23后视图、组件24后视图、组件25后视图、组件26后视图、组件27后视图、组件28后视图、组件29后视图、组件30后视图、组件31后视图、组件32后视图、组件33后视图、组件34后视图、组件35后视图、组件36后视图无设计要点，故省略。

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