[发明专利]监控环境下基于深度学习的人脸识别方法在审
| 申请号： | 201810549188.3 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN108875602A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 殷绪成;施耐尔;杨博闻;杨春 | 申请（专利权）人： | 珠海亿智电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 519080 广东省珠海市高*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉领域，提出了一种监控环境下基于深度学习的人脸识别方法。该方法包括建立人脸特征数据库与对录像中的人脸做特征提取和特征比对两部分，分别基于MTCNN网络和Sphereface网络实现了人脸检测和人脸识别；并且通过加入仿射变换、增加数据集的多样性、网络的裁剪、网络的稀疏化与逐层量化，主要解决了传统人脸识别方法识别准确率低、对东西方人脸的识别准确率存在差异及基于深度学习的人脸识别技术所需带宽过大等问题。实验表明，本发明提出的人脸识别方法可用于监控环境下且具有较高的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸识别 监控环境 准确率 人脸 计算机视觉领域 人脸特征数据库 人脸识别技术 网络 方法识别 仿射变换 人脸检测 特征比对 特征提取 网络实现 数据集 可用 稀疏 裁剪 学习 带宽 多样性 量化 录像 | ||
【主权项】：
1.一种监控环境下基于MTCNN和Sphereface的人脸识别方法，其特征在于，包括以下两个部分：建立人脸特征数据库；对录像中的人脸做特征提取和特征比对。
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