[发明专利]基于深层卷积神经网络的人脸质量评估方法和系统在审
| 申请号： | 201710121461.8 | 申请日： | 2017-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN106897748A | 公开（公告）日： | 2017-06-27 |
| 发明（设计）人： | 张奕;金明;陈东泽;王勇军 | 申请（专利权）人： | 上海极链网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所31219 | 代理人： | 高彦 |
| 地址： | 202163 上海市崇明县*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明的基于深层卷积神经网络的人脸质量评估方法和系统，通过标注样本人脸图像数据以建立包含第一质量评估分值的训练数据集，其中，所述第一质量评估分值是根据预设图像质量参数对所述样本人脸图像数据进行初步质量评估得到的；通过所述训练数据集训练深层卷积神经网络，以通过所述训练减小所述深层卷积神经网络对应所输入图像而输出的第二质量评估分值和所述输入图像的第一质量评估分值间的差异；优化质量评估及过滤的效果，能大大提升人脸识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深层 卷积 神经网络 质量 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于深层卷积神经网络的人脸质量评估方法，其特征在于，包括：标注样本人脸图像数据以建立包含第一质量评估分值的训练数据集，其中，所述第一质量评估分值是根据预设图像质量参数对所述样本人脸图像数据进行初步质量评估得到的；通过所述训练数据集训练深层卷积神经网络，以通过所述训练减小所述深层卷积神经网络对应所输入图像而输出的第二质量评估分值和所述输入图像的第一质量评估分值间的差异。
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