[发明专利]一种基于拉普拉斯对数脸及卷积神经网络的人脸识别方法有效
| 申请号： | 201710354814.9 | 申请日： | 2017-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN107315995B | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 丁园园;王艳;刘华巍;常玉超;李宝清;袁晓兵 | 申请（专利权）人： | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/48;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海智信专利代理有限公司 31002 | 代理人： | 邓琪;余中燕 |
| 地址： | 200050 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于拉普拉斯对数脸及卷积神经网络的人脸识别方法，包括：S1，获取待识别人脸图像并预处理；S2，判断数据库中人脸图像数量是否达到预定值，若未达到则执行S3，否则执行S4；S3，利用拉普拉斯对数脸算法从待识别人脸图像中提取人脸特征，而后计算提取的人脸特征与数据库中各人脸图像对应的人脸特征之间的卡方距离，并输出卡方距离最小的人脸图像；S4，利用预先训练的卷积神经网络从预处理后的待识别人脸图像中提取人脸特征；而后计算提取的人脸特征与数据库中各人脸图像对应的人脸特征之间的余弦距离，并输出余弦距离最小的人脸图像。本发明可以实现快速的人脸识别，识别准确率高，对于监控、反恐等都有重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 拉普拉斯 对数 卷积 神经网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于拉普拉斯对数脸及卷积神经网络的人脸识别方法，用于将待识别人脸图像与预先存储在数据库中的人脸图像进行比较，找出相似度最高的人脸，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取待识别人脸图像并对其进行预处理；S2，判断所述数据库中人脸图像的数量是否达到预定值，若未达到则执行步骤S3，否则执行步骤S4；S3，利用拉普拉斯对数脸算法从预处理后的待识别人脸图像中提取人脸特征，而后计算提取的人脸特征与数据库中各人脸图像对应的人脸特征之间的卡方距离，并将卡方距离最小的人脸图像作为与待识别人脸图像相似度最高的人脸；S4，利用预先训练的卷积神经网络从预处理后的待识别人脸图像中提取人脸特征；而后计算提取的人脸特征与数据库中各人脸图像对应的人脸特征之间的余弦距离，并将余弦距离最小的人脸图像作为与待识别人脸图像相似度最高的人脸。
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