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- [发明专利]一种度量人脸图像模糊程度的方法-CN201510867701.X有效
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卢磊;胡燕彬
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厦门瑞为信息技术有限公司
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2015-12-01
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2021-06-22
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G06K9/62
- 本发明公开了一种度量人脸图像模糊程度的方法,包括以下步骤:10.模糊人脸图像获取:将原始人脸图像P进行高斯模糊运算,获得模糊人脸图像P’;20.频谱信息获取:将原始人脸图像P和模糊人脸图像P’分别做傅里叶变换,得到P的频谱信息F以及P’的频谱信息F’;30.能量谱和计算:根据频谱信息F以及频谱信息F’分别计算P的能量谱和H及P’的能量谱和H’;40.高斯模糊影响因子计算:根据能量谱和H与能量谱和H’计算人脸图像的高斯模糊影响因子X,高斯模糊影响因子X越大,则图形越清晰,反之则图像越模糊。本发明能够准确度量在变化场景中获取的人脸图像的模糊度,以便从抓拍到的视频流中筛选出最清晰的人脸图像,提高人脸识别的准确率。
- 一种度量图像模糊程度方法
- [发明专利]一种降低人脸识别误识率的方法-CN201711227238.8有效
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张博童;卢磊;黄春辉;胡燕彬
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厦门瑞为信息技术有限公司
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2017-11-29
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2020-08-07
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G06K9/00
- 本发明涉及一种降低人脸识别误识率的方法,其通过将人员ID与人脸特征的关系调节为1:N,并记录相似度值最高的对个人脸特征,当多个人脸特征指向不同的人员ID时,通过平均相似度值来确定人员,从而通过统计学的方法降低了误识率。实际场景中,提取的人脸特征与非本人人脸特征的相似度为Sim_other,提取的人脸特征与注册的本人的人脸特征的相似度为Sim_self,Sim_otherSim_self的概率是p。在原有技术方案中,但凡发生Sim_otherSim_self的情况,就会发生误识别,即误识率的概率为p*1=p。而在本发明中,只有当非本人的N个人脸特征相似度都发生Sim_otherSim_self时,才会发生误识别,即误识率为p的N次方,随着每个人的注册人脸特征的增多,Sim_otherSim_self的情况造成的误识率就会越来越趋近于零。
- 一种降低识别误识率方法
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