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一种基于深度学习的姿态鲁棒性人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的姿态鲁棒性人脸识别方法,克服了现有技术中带有姿态变化的人脸识别准确率和速度有待提高的问题。该发明含有以下步骤,步骤1、预处理训练样本;步骤2、构建并训练人脸身份识别网络;步骤3、构建并训练头部姿态识别网络;步骤4、构建并训练特征融合网络。本发明先用卷积神经网络提取出人脸身份特征和姿态特征信息,并将两种信息进行特征融合,最后对包含人脸身份信息和姿态信息的融合特征进行余弦相似度度量,判定其是否属于同一个人,从而完成人脸身份识别。通过特征融合的方法公布了一种具有姿态鲁棒性的人脸识别技术,提高了带有姿态变化的人脸识别准确率和速度。

著录项

  • 公开/公告号CN110287880A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN201910558803.1

  • 发明设计人 宋彬;周琳;徐琛;

    申请日2019-06-26

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

  • 代理机构41173 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人董晓勇

  • 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号

  • 入库时间 2024-02-19 13:54:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190626

    实质审查的生效

  • 2019-09-27

    公开

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