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人的视觉感知技术:人脸关键点、手部姿态估计、人体深度估计.pdf

上传人: li 编号:29587 2021-02-07 63页 3.75MB

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本文介绍了一种名为“FASTry”的快速、准确、稳定的化妆品试用系统。该系统包括唇膏、腮红、眉笔、眼影、眼线、睫毛膏和液体粉底。系统的工作流程包括脸部检测和跟踪、关键点检测和稳定化、以及化妆品试用的实现。研究中使用了多个数据集,包括106个面部标记点的挑战性数据集、大规模人脸识别数据集VGGFace2、以及从微视频应用和志愿者收集的自拍视频。网络模型采用TensorFlow框架训练,并在NVIDIA Tesla P40 GPU上进行推理,移动设备上则使用Tencent ncnn框架。实验结果表明,该系统在面部标记定位、手部姿态估计和行人深度估计方面均取得了优异的性能。与现有技术相比,FASTry系统在保持高速度的同时提高了准确性和稳定性。
"实时试妆系统如何实现快速、准确和稳定的面部特征定位?" "FastHand2FASTry系统如何提高手部姿态估计的效率和稳定性?" "PDES-Net在单目图像上如何实现快速且精确的行人深度估计和分割?"
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