摘要
本发明公开了一种基于人脸语义约束及深度特征的人脸皱纹检测方法,包括对多视角RGBD相机拍摄的人脸进行三维重建,对人脸纹理图进行预处理,分割背景仅保留人脸有效信息,根据第一步重建的三维网格和分割的人脸图像,生成一张完整的人脸纹理图,对生成的人脸纹理,进行人脸关键点检测,使用线性检测器+方向语义约束检测常规的抬头纹、眼角纹、眉间纹。该基于人脸语义约束及深度特征的人脸皱纹检测方法,使用多个带有rgb信息的深度相机对人脸进行高精度重建,高精度重建的人脸可以有效的保留人脸皱纹的深度变化信息。从而实现高效率、高精度的人脸皱纹检测。为增加皱纹检测的准确性,对3D相机重建的人脸进行分割,仅保留人脸的感兴趣区域。
技术关键词
人脸皱纹
人脸语义
人脸纹理
人脸关键点检测
RGBD相机
分区
人脸关键点识别
生成深度图
检测器
人脸深度
图像处理
滤除噪声
深度相机
人脸特征
直线
系统为您推荐了相关专利信息
疲劳特征
疲劳驾驶状态
疲劳驾驶检测方法
矫正模型
图像
风格
图像分割模型
生成对抗网络
梯度算法
工作流
真伪鉴定方法
人脸轮廓
人脸关键点检测
图像
构造轮廓
互动投影系统
渲染技术
子模块
分析模块
情感关键词