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基于深度学习的脸部痣识别方法及系统

摘要

本发明公开了基于深度学习的脸部痣识别方法及系统,搭建VGG16卷积神经网络,放弃所述VGG16卷积神经网络中的全连接层,并对训练参数进行优化,得到特定全连接层,获得完整模型;使用增强训练集对模型中所有卷积层以及全连接层进行微调,采用优化器优化参数,采用验证集验证数据,验证该模型的泛化能力,选择最优参数模型,作为最终的人脸痣识别模型;对人脸图像进行人脸检测后,将人脸进行裁剪以及分块处理,利用人脸痣识别模型对分块后的人脸区域分别进行预测,以此达到检测痣的要求。

著录项

  • 公开/公告号CN113642385A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东师范大学;

    申请/专利号CN202110748237.8

  • 申请日2021-07-01

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人李圣梅

  • 地址 250014 山东省济南市历下区文化东路88号

  • 入库时间 2023-06-19 13:15:27

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