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专利号: 2019107413031
申请人: 广东石油化工学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-10-29
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种用于人脸图像的校准点提取的校准多元回归网络构建方法,将人脸图像作为网络输入,即以X为输入层参数,W为非线性网络层参数,z为非线性的网络层输出,其神经元节点的激活函数采用余弦函数,这种非线性的余弦激活函数,更能体现出人脸图像特征的输入数据X和z之间的非线性关系,其特征在于,输入X和非线性的网络层输出z之间的关系如下公式所示:对于线性层,将z作为输入,Y为输出,即人脸图像校准点的位置信息,其中每一个点用横纵坐标表示,有68个特征点,则Y输出的维度为68×2;Y与z的关系如下:Y=f(M,z)=Mz

其中M=UV,U、V为对M的低秩分解,这种低秩分解是为了更好挖掘人脸图像特征点的潜在的结构信息,校准多元回归网络具体构建步骤如下:S1、随机选取W、U、V参数数值,并设定迭代次数t从1开始;

S2、给定人脸图像输入数据X和人脸图像校准点的位置信息的输出数据Y,计算S3、更新U参数;

S4、给定人脸图像输入数据X和人脸图像校准点的位置信息的输出数据Y,计算S5、更新V参数;

S6、给定人脸图像输入数据X和人脸图像校准点的位置信息的输出数据Y,计算S7、更新W参数;

S8、迭代更新,直到收敛;

所述步骤S2中,根据人脸图像输入数据X和人脸图像校准点的位置信息的输出数据Y,计算公式如下:所述步骤S2中,D为实验中可调节的一个参数,G为一对角矩阵,其对角线元素为:所述步骤S4中,根据人脸图像输入数据X和人脸图像校准点的位置信息的输出数据Y,的计算公式如下:所述步骤S6中,根据人脸图像输入数据X和人脸图像校准点的位置信息的输出数据Y,的计算公式如下:其中Λ表示如下:

(A⊙B)ij=AijBij。

2.根据权利要求1所述的用于人脸图像的校准点提取的校准多元回归网络构建方法,其特征在于:所述步骤S3中,U参数的更新公式如下:ηU为迭代速率。

3.根据权利要求1所述的用于人脸图像的校准点提取的校准多元回归网络构建方法,其特征在于:所述步骤S5中,V参数的更新公式为: 其中ηV为迭代速率。

4.根据权利要求1所述的用于人脸图像的校准点提取的校准多元回归网络构建方法,其特征在于:所述步骤S7中,W参数的更新公式如下:

ηW为迭代速率。