一种基于深度估计和跨模态特征共享的双阶段人脸解析方法

本发明公开了一种基于深度估计和跨模态特征共享的双阶段人脸解析方法。本发明步骤如下:1、实验数据的预处理；2、构建第一阶段的深度估计网络模型(FaceNet1)；3、构建第二阶段的人脸解析网络模型(FaceNet2)；4、训练FaceNet网络模型，FaceNet由第一阶段的深度估计网络模型(FaceNet1)和第二阶段的人脸解析网络模型(FaceNet2)共同组成；5、采用训练好的FaceNet网络模型在多个人脸解析数据集上进行实验，并对实验结果进行评估。本发明所设计的一种基于深度估计和跨模态特征共享的双阶段人脸解析方法具有较高的准确率和鲁棒性，具有很高的实际应用价值。