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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113642491A(43)申请公布日2021.11.12(21)申请号202110960390.7(22)申请日2021.08.20(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层(72)发明人颜剑锋(74)专利代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司11205代理人马姣琴臧建明(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N20/00(2019.01)权利要求书4页说明书13页附图7页(54)发明名称人脸融合方法、人脸融合模型的训练方法及装置(57)摘要本公开提供了一种人脸融合方法、人脸融合模型的训练方法及装置,涉及人工智能技术领域,具体为计算机视觉和深度学习技术领域,可应用于人脸识别等场景。包括:获取用户人脸图像和待融合人脸图像,将用户人脸图像与预设的标准人脸图像对齐,得到对齐后的用户人脸图像,将待融合人脸图像与预设的标准人脸图像对齐,得到对齐后的待融合人脸图像,将对齐后的用户人脸图像分别输入至多个人脸信息编码器,得到目标人脸编码特征,对目标人脸编码特征和对齐后的待融合人脸图像进行融合处理,得到融合后的人脸图像,由于多个人脸信息编码器确定出的目标人脸编码特征具有全面性,使得人脸融合具有较高的可靠性,提高了融合后的人脸图像的可靠性。CN113642491ACN113642491A权利要求书1/4页1.一种人脸融合方法,包括:获取用户人脸图像和待融合人脸图像,将所述用户人脸图像与预设的标准人脸图像对齐,得到对齐后的用户人脸图像,并将所述待融合人脸图像与所述预设的标准人脸图像对齐,得到对齐后的待融合人脸图像;将所述对齐后的用户人脸图像分别输入至多个人脸信息编码器,得到目标人脸编码特征;对所述目标人脸编码特征和所述对齐后的待融合人脸图像进行融合处理,得到融合后的人脸图像。2.根据权利要求1所述的方法,其中,将所述对齐后的用户人脸图像分别输入至多个人脸信息编码器,得到所述对齐后的用户人脸图像的目标人脸编码特征,包括:基于每一人脸信息编码器分别确定所述对齐后的用户人脸图像的初始人脸编码特征;对各初始人脸编码特征进行合并处理,得到所述目标人脸编码特征。3.根据权利要求2所述的方法,其中,对各初始人脸编码特征进行合并处理,得到所述目标人脸编码特征,包括:为所述每一人脸信息编码器分配权重;根据所述每一人脸信息编码器确定出的初始人脸编码特征、以及所述每一人脸信息编码器的权重,合并生成所述目标人脸编码特征。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其中,对所述目标人脸编码特征和所述对齐后的待融合人脸图像进行融合处理,得到融合后的人脸图像,包括:确定所述对齐后的待融合人脸图像的人脸属性信息;将所述人脸属性信息与所述目标人脸编码特征进行融合处理,得到融合后的人脸图像。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其中,将所述用户人脸图像与预设的标准人脸图像对齐,得到对齐后的用户人脸图像,包括:分别确定所述用户人脸图像的关键点、以及所述标准人脸图像的关键点;根据所述用户人脸图像的关键点、以及所述标准人脸图像的关键点,确定用于将所述用户人脸图像与所述标准人脸图像对齐的变换矩阵,并根据所述变换矩阵将所述用户人脸图像与所述标准人脸图像对齐,得到所述对齐后的用户人脸图像。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其中,对所述目标人脸编码特征和所述对齐后的待融合人脸图像进行融合处理,得到融合后的人脸图像,包括:基于预设的人脸融合模型,对所述目标人脸编码特征和所述对齐后的待融合人脸图像进行融合处理,得到融合后的人脸图像;其中,所述人脸融合模型是:基于基础网络模型根据样本用户人脸图像和样本待融合人脸图像,生成训练融合人脸图像,并根据所述训练融合人脸图像的质量信息对所述基础网络模型的参数进行调整得到的。7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述训练融合人脸图像是由:所述基础网络模型根据所述样本用户人脸图像、所述样本待融合人脸图像、以及样本待融合人脸图像被区域分割得到的人脸分割信息生成的。8.一种人脸融合模型的训练方法,包括:2CN113642491A权利要求书2/4页获取样本用户人脸图像和样本待融合人脸图像;基于基础网络模型对所述样本用户人脸图像和所述样本待融合人脸图像进行融合处理,生成训练融合人脸图像;确定所述训练融合人脸图像的质量信息,并根据所述质量信息对所述基础网络模型的参数进行调整,得到人脸融合模型,其中,所述人脸融合模型执行如权利要求1至7中任一项所述的对所述目标人脸编码特征和所述对齐后的待融合人脸图像进行融合处理,得到融合后的人脸图像的步骤。9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述质量信息