一种基于深度学习的红外人脸识别方法

摘要

一种基于深度学习的红外人脸识别方法，属于人脸识别领域。现有通过红外人脸图像进行人脸识别过程中存在分辨率低、图像不清晰情况导致识别准确率低的问题。本发明包括：利用可见光数据和模型构造红外人脸检测模型；基于获取的红外人脸图像，利用GAN的图像重构方法生成可见光人脸图像；基于可见光人脸检测模型，对获取的红外人脸图像进行检测与定位，在获取的红外人脸图像中检测出人脸，并进行人脸区域的定位；将人脸图像转化为红外人脸图像，训练构造的红外人脸检测模型，对定位的人脸区域进行特征提取与分割；采用VGG Resnet结构的识别系统对红外人脸图像实现分类与识别。本发明方法提高和扩大了红外人脸检测方法的使用范围以及检测精度。