[发明专利]一种基于自适应得分融合与深度学习的人脸识别方法及系统在审
| 申请号： | 201710098166.5 | 申请日： | 2017-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN106709477A | 公开（公告）日： | 2017-05-24 |
| 发明（设计）人： | 徐勇;郭睿 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518055 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应得分融合与深度学习的人脸识别方法及系统，该系统包括近红外人脸和可见光人脸采集单元，用于通过两个模态的摄像头协同工作，共同采集同一个人脸的图片；人脸特征提取单元，用于通过深度卷积模型分别对获取的近红外人脸图片和可见光人脸图片进行特征提取；自适应的分融合单元，用于通过欧氏距离求出两张图片的相似度，也就是图片的得分，然后利用自适应的得分融合算法对使用深度学习算法提取到的人脸特征在得分层次进行融合，求出该用户最终的得分；结果输出单元，用于进行最终得分结果的输出。本发明既可以解决近红外光的光照强度对人脸成像的影响，又可以利用可见光图片解决近红外图片细节消失的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 得分 融合 深度 学习 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于自适应得分融合与深度学习的人脸识别系统，其特征在于，包括：近红外人脸和可见光人脸采集单元，用于通过两个模态的摄像头协同工作，共同采集同一个人脸的图片；人脸特征提取单元，用于通过深度卷积模型分别对获取的近红外人脸图片和可见光人脸图片进行特征提取；自适应的分融合单元，用于通过欧氏距离求出两张图片的相似度，也就是图片的得分，然后利用自适应的得分融合算法对使用深度学习算法提取到的人脸特征在得分层次进行融合，求出该用户最终的得分；结果输出单元，用于进行最终得分结果的输出。
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