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一种三维矫正和加权相似性度量学习的无约束人脸验证方法

摘要

本发明涉及无约束人脸验证技术领域,具体涉及一种三维矫正和加权相似性度量学习的无约束人脸验证方法。首先,针对无约束人脸图像中的人脸姿势变化对验证准确性的影响,提出了一种有效的三维人脸矫正方法。首先对人脸图像进行人脸特征点检测,针对多人脸图像,需进行目标人脸特征点筛选。其次,利用检测的人脸特征点进行三维人脸矫正,并裁剪矫正后的图像的人脸的相关区域以去除复杂的图像背景。最后,提出一种加权相似性度量学习的方法,将相似性度量学习以及马氏距离度量学习两种方法进行加权结合到一起,能够更好的学习两张图像之间的相似度,更加有利于相似图像对与不相似图像对的区分,提高验证准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN109558814A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 常州大学;

    申请/专利号CN201811353070.X

  • 发明设计人 梁久祯;徐昕;

    申请日2018-11-14

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/36(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 213164 江苏省常州市武进区滆湖路1号

  • 入库时间 2024-02-19 08:07:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20181114

    实质审查的生效

  • 2019-04-02

    公开

    公开

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