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[发明专利]一种基于三目摄像头深度估计的人脸属性识别方法-CN201910608988.2有效
发明人：骆冰清;成曦;李腾;杨士猛 -专利权人：南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三目摄像头估计人脸深度信息的人脸属性识别方法，利用三目摄像头获取原始RGB图像并估计深度感知图像，对原始RGB图像和深度图像数据做预处理和数据增强，并做属性标签且分成训练集、验证集和测试集三部分；通过设计多尺度投影卷积神经网络以及属性关系计算长短期记忆网络进行人脸属性特征提取模型训练；选取在验证集上准确率最高的模型作为最佳候选模型，长短期记忆网络的输出即为对应的人脸属性；本发明结合三目摄像头计算的深度图像恰好弥补了深度信息的缺失，提升对复杂人脸属性预测准确率。长短期记忆单元计算各种不同属性之间的关系，达到相互补充、强化的目的，从而进一步提升所有属性预测准确率。
一种基于摄像头深度估计属性识别方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的人脸识别场景适应的方法-CN201711078847.1有效
发明人：李腾;杨士猛;王妍 -专利权人：安徽大学
申请日： 2017-11-06 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于卷积神经网络的人脸识别场景适应的方法，包括：1)收集人脸数据并做好分类标签，对数据做预处理和增强，分成训练集和验证集；2)将训练集数据送入设计好的卷积神经网络进行训练，得到预训练模型；3)用验证集数据测试预训练模型，根据测试结果调整训练参数重新训练；4)重复3)获得最佳预训练模型；5)根据不同应用场景收集人脸图像数据，在新收集的数据上微调预训练模型，得到新的适应场景的模型；6)用适应场景模型对待测试人脸图像提取特征，对特征中人脸五官部分做加权操作，得到最终特征向量；7)用余弦距离度量最终特征向量，判断是否是目标人脸，输出结果。本发明的优点：保证了人脸识别的准确性及模型的场景适应性。
一种基于卷积神经网络识别场景适应方法