摘要
本发明提供基于无标记动作捕捉获取人脸运动属性的系统及方法,该方法包括如下步骤:S1:选取HRNet人脸识别模型;S2:将第一人脸二维图像集群输入HRNet人脸识别模型,并对HRNet人脸识别模型进行一级训练,使得HRNet人脸识别模型能够自动识别人脸的特征点;S3:在实际应用环境下采集第二人脸二维图像集群并将其输入一级训练后的HRNet人脸识别模型,并对一级训练后的HRNet人脸识别模型进行二级训练,使得HRNet人脸识别模型在实际应用环境下能够自动识别人脸的特征点;S4:利用二级训练后的HRNet人脸识别模型,在三维空间内对被测试者的面部动作进行测量,获得被测试者的面部的每一个特征点的位置坐标和运动轨迹。所述系统及方法不需要在患者面部粘贴或穿戴有色标记。
技术关键词
人脸识别模型
特征点
测试座椅
图像
相机
坐标
面部
双目成像原理
人脸动作
标记
手工
运动
深度学习网络模型
计算机
棋盘格标定
集群
轨迹
眉头
动作同步
系统为您推荐了相关专利信息
图像嵌入
图像块
大型装备制造业
代表性图像
模型训练方法
柔性印刷版
标记
纠偏方法
多色印刷单元
扫描工业
仓储系统
羽绒服
动态库存管理
视觉识别单元
识别模块
作物生长监测
数据分析模块
作物生长状态
环境监测模块
决策树模型
病虫害
灰度共生矩阵
识别方法
颜色直方图
纹理特征