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NEURAL NETWORK MODEL TRAINING METHOD AND APPARATUS, FACE RECOGNITION METHOD AND APPARATUS, DEVICE, AND MEDIUM

机译:神经网络模型训练方法和装置,面部识别方法和装置,装置和介质

摘要

A neural network model training method and apparatus, a face recognition method and apparatus, a device, and a medium, capable of effectively recognizing a face to be recognized. The neural network model training method comprises: obtaining point cloud data corresponding a face and depth image data corresponding to the face (S10); obtaining first projection data of the point cloud data in a first preset direction, and obtaining second projection data of the point cloud data in a second preset direction, the first preset direction and the second preset direction being different projection directions (S20); using the depth image data, the first projection data, and the second projection data as training data of a VGG neural network model (S30); and training the VGG neural network model by means of a training set constituted by the training data corresponding to N faces, wherein N is greater than or equal to 2 (S40), to obtain a converged VGG neural network model.
机译:能够有效识别要识别的面部的神经网络模型训练方法和装置,面部识别方法和装置,装置以及介质。该神经网络模型训练方法包括:获得对应于面部的点云数据和对应于面部的深度图像数据(S10);以及在第一预设方向上获取所述点云数据的第一投影数据,在第二预设方向上获取所述点云数据的第二投影数据,所述第一预设方向和所述第二预设方向为不同的投影方向(S20);使用深度图像数据,第一投影数据和第二投影数据作为VGG神经网络模型的训练数据(S30);通过训练集对VGG神经网络模型进行训练,该训练集由与N张脸相对应的训练数据构成,其中N大于或等于2(S40),以得到收敛的VGG神经网络模型。

著录项

  • 公开/公告号WO2020034542A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-02-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 PING AN TECHNOLOGY (SHENZHEN) CO. LTD.;

    申请/专利号CNCN2018/123884

  • 发明设计人 ZHOU YANXIN;

    申请日2018-12-26

  • 分类号G06K9;G06N3/08;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:13:27

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