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基于深度强化学习的仿人机器人面部表情模仿方法

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本发明公开了一种基于深度强化学习的仿人机器人面部表情模仿方法，包括：步骤1，获取待模仿目标人脸面部图片，由仿人机器人实体运行的深度强化学习算法对面部图片进行面部动作单元向量预测，得出对应的面部动作单元向量和电机动作向量；步骤2，将电机动作向量作用于实体的仿人机器人，并捕获仿人机器人的对应面部表情；步骤3，将对应面部表情作为初始状态，由运行于仿人机器人的深度强化学习算法根据该初始状态，控制仿人机器人的面部动作对目标人脸面部表情进行模仿，直至仿人机器人完成对目标人脸面部的表情模仿。该方法减少了在仿人机器人实体上训练出次数，避免影响仿人机器人硬件的寿命，而且能保证对目标人脸表情的准确模仿。

著录项

公开/公告号CN112454390B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-17

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学技术大学;
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申请/专利号CN202011355989.X
发明设计人唐冰;吴锋;
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申请日2020-11-27
分类号B25J11/00;B25J9/16;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V40/16;G06V10/774;
代理机构北京凯特来知识产权代理有限公司;
代理人郑立明;付久春
地址 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号
入库时间 2022-08-23 13:39:56

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-05-17

授权

发明专利权授予

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