[发明专利]一种基于合成图像和深度学习的虚拟人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于合成图像和深度学习的虚拟人脸识别方法，利用图像合成技术生成图像库，再将生成的图像库作为训练数据集来建立深度学习模型，用成功训练的模型识别输入的人脸照片。本方法实现了特征人脸照片的智能合成和实际人脸照片的智能识别，有效、精准地完成人脸的合成和识别。

主权项

一种基于合成图像和深度学习的虚拟人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：图像合成；具体包括以下子步骤：步骤1.1：给定父亲照片F和母亲照片M，计算中间照片C关键点坐标；步骤1.2：合成中间照片C；具体包括以下子步骤：步骤1.2.1：对合成照片进行三角剖分；步骤1.2.2：对取样照片进行相同位置的三角剖分；步骤1.2.3：计算三角剖分后合成照片与取样照片中各个对应的小三角形的仿射变换矩阵；步骤1.2.4：将取样照片小三角形中各个像素点按照各自的仿射变换矩阵映射到合成照片相对应的三角形内；步骤2：构建人脸识别模型；具体包括以下子步骤：步骤2.1：照片预处理，将预处理的照片分成两大类，分别为训练集和测试集，训练集用来训练卷积神经网络模型，将训练后的模型在测试集上进行测试；步骤2.2：训练深度卷积神经网络模型；具体包括以下子步骤：步骤2.2.1：构建卷积神经网络结构；步骤2.2.2：使用反向传播算法训练卷积神经网络模型；步骤3：使用模型进行人脸识别。