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基于神经网络的轻量级的人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的轻量级的人脸识别方法,属于人脸识别技术领域。为了解决现有的基于深度学习的人脸识别系统中存在的模型过大,速度慢等技术问题,本发明通过对人脸特征提取网络的优化,压缩了人脸识别处理中所涉及的深度神经网络模型的大小,在损失较少或极少系统精度的前提下,加快人脸识别处理速度。本发明的轻量级的识别方法可部署在小型移动终端比如树莓派,单片机等小型设备上,可应用于门禁管理系统,超市会员注册管理系统,考生身份验证管理系统中。

著录项

  • 公开/公告号CN109344731A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN201811049087.6

  • 发明设计人 张可;程肯;贾宇明;贾海涛;谢文;

    申请日2018-09-10

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/42(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51203 电子科技大学专利中心;

  • 代理人周刘英

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2024-02-19 07:07:36

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20180910

    实质审查的生效

  • 2019-02-15

    公开

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