[发明专利]一种基于单维局部特征的人脸检索的方法

权利要求书

1.一种基于单维局部特征的人脸检索的方法,其特征在于，在人脸识别模型的训练阶段，在使用卷积神经网络训练得到第一阶段单维特征的前提下，冻结前面神经网络层已经提取到的特征，将人的年龄信息作为先验知识用于第二阶段的特征压缩过程，拟合提取维度更低的单维度人脸特征进行特征压缩；在实际推理阶段，输入检测到的人脸区域和年龄信息，根据年龄实现快速检索，输出详细的查询结果。具体的实现步骤为：

人脸识别模型的训练阶段

步骤1：使用人脸识别模型获取单维度的人脸信息；

步骤2：加入人脸图像的年龄信息作为先验知识进行特征压缩；

步骤3：利用步骤:1和步骤2中已经训练好的网络参数和年龄信息构建人脸特征库；

实际推理阶段

步骤4：输入待识别图像进行人脸识别，经过检索并输出包括人名的人脸信息结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1的具体过程为：

步骤101：使用传统数据增强的方法对输入的图像进行预处理，其中，预处理包括人脸旋转和裁剪；

步骤102：采用Resnet系列的卷积神经网络对输入的人脸进行训练，获取全卷积层之后的人脸单维度信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2的具体过程为：

步骤201：冻结步骤1中获取的人脸单维度信息的网络层，具体为冻结Resnet系列的卷积神经网络的卷积层和下采样层；

步骤202：增加两层维度小于输入维度的全连接层进行第二次训练，加入人脸图像的年龄信息作为先验知识拟合更低维度的人脸特征，进行特征压缩。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3的具体过程为：

步骤301：准备生成所述人脸特征库的人脸图像；

步骤302：将步骤1和步骤2中训练好的网络参数整合到一起，并使用整合的参数提取所述人脸特征库中人脸单维度特征；

步骤303：将获取的所述人脸单维度特征按照年龄段对所述人脸特征库进行分块。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4的具体过程为：

步骤401：输入待识别图像和对应的年龄；

步骤402：利用步骤1和步骤2中已经训练好的网络参数提取待识别图像中的人脸单维度特征；

步骤403：根据输入的对应年龄检索步骤3中所构建的人脸特征库中对应该年龄段的所有特征，如果能够检索到则进入下一步，否则输出检索为空的信息；

步骤404：将输入的所述待识别图像中的人脸单维度特征和检索到的人脸特征库中的特征进行人脸特征匹配，并输出匹配结果。