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申请/专利权人：杭州欣禾圣世科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于特征匹配的人脸姿态估计方法，包括以下步骤：获取含有待估计姿态的人脸图像，并对人脸图像进行人脸检测及裁剪预处理，得到预处理图像；将预处理图像输入至预设的特征提取网络模型得到轮廓特征信息；将轮廓特征信息与预设人脸模板进行匹配，得到最佳匹配度模板，所述最佳匹配度模板的姿态信息即为输入的人脸图像姿态信息，其中，所述人脸模板为多姿态人脸模板，每个人脸模板中包含三个旋转方向的信息。本发明使用预训练好的人脸特征点定位模型，只使用中间层的人脸轮廓特征，基于python实现了整套系统，包括调用人脸检测算法、轮廓特征提取、图像对齐、特征匹配，简单易行，上手速度快。
主权项：1.一种基于特征匹配的人脸姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取含有待估计姿态的人脸图像，并对人脸图像进行人脸检测及裁剪预处理，得到预处理图像；将预处理图像输入至预设的特征提取网络模型得到轮廓特征信息；将轮廓特征信息与预设人脸模板进行匹配，得到最佳匹配度模板，所述最佳匹配度模板的姿态信息即为输入的人脸图像姿态信息，其中，所述人脸模板为多姿态人脸模板，每个人脸模板中包含三个旋转方向的信息；所述将轮廓特征信息与预设人脸模板进行匹配，具体步骤为：获取轮廓特征信息，取第6、7、8、9四个通道的数据，将第6、7通道信息叠加为矩阵A，第8、9通道信息叠加为矩阵B，将矩阵A、B转为对应的可视化图像，并分别求可视化图像的重心点Pa、Pb，获取人脸模板图像的重心点Ma、Mb，通过相似变化，使得重心点Pa、Pb靠近重心点Ma、Mb，使可视化图像和人脸模板图像中的人脸对齐，得到变换矩阵M，并通过矩阵M对提取的13个通道的数据进行计算，得到特征图F1、F2、…、F13；基于余弦相似度函数计算13组特征之间的相似程度，公式如下： 其中,Fi为第i个通道的特征图，bi为第i个通道的人脸模板特征图，Wi为第i个通道的权重，表示该通道对于最终相似度得分的重要程度；将特征图与人脸模板图像特征图Ft通过余弦相似度函数进行余弦相似度计算，得到相似度得分，基于相似度得分判断特征图与人脸模板图像特征图的相似程度。
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权利要求：
百度查询： 杭州欣禾圣世科技有限公司 基于特征匹配的人脸姿态估计方法、系统、装置及存储介质
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