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一种基于卷积神经网络的人脸识别场景适应的方法

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一种基于卷积神经网络的人脸识别场景适应的方法，包括：1)收集人脸数据并做好分类标签，对数据做预处理和增强，分成训练集和验证集；2)将训练集数据送入设计好的卷积神经网络进行训练，得到预训练模型；3)用验证集数据测试预训练模型，根据测试结果调整训练参数重新训练；4)重复3)获得最佳预训练模型；5)根据不同应用场景收集人脸图像数据，在新收集的数据上微调预训练模型，得到新的适应场景的模型；6)用适应场景模型对待测试人脸图像提取特征，对特征中人脸五官部分做加权操作，得到最终特征向量；7)用余弦距离度量最终特征向量，判断是否是目标人脸，输出结果。本发明的优点：保证了人脸识别的准确性及模型的场景适应性。

著录项

公开/公告号CN107886064A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-04-06

原文格式PDF
申请/专利权人安徽大学;
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申请/专利号CN201711078847.1
发明设计人李腾;杨士猛;王妍;
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申请日2017-11-06
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构34124 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙);
代理人丁瑞瑞
地址 230000 安徽省合肥市蜀山区肥西路3号
入库时间 2023-06-19 04:58:04

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-05-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20171106

实质审查的生效
2018-04-06

公开

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