[发明专利]基于深度学习的视频监控下人脸清晰度评价方法及装置在审
| 申请号： | 201910598757.8 | 申请日： | 2019-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN110309789A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 刘远;崔长鸣 | 申请（专利权）人： | 北京维联众诚科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方芊悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11591 | 代理人： | 陈益奇 |
| 地址： | 101199 北京市通*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度学习的视频监控下人脸清晰度评价方法及装置，本发明运用卷积神经网络实现特征的构造和选择，有助于提高评价结果的准确率。同时针对网络复杂参数过多和耗时长等问题，还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层机构的方法来提升计算速度。本发明所述基于深度学习的视频监控下人脸清晰度评价方法能够准确地进行人脸清晰度的评估，并且具有较快的处理速度。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸 清晰度评价 视频监控 卷积 卷积神经网络 结构改造 传统的 准确率 学习 耗时 评估 网络 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的视频监控下人脸清晰度评价方法，其特征在于包括如下步骤：利用卷积神经网络建立清晰度评估模型，输入的人脸图会不断进行卷积操作提取局部特征，同时经过处理的图片的维数也在不断的增加，最后经过全连接层提取全局特征，然后用softmax进行分类，最后得到四个节点的输出，四个输出节点代表清晰度的四个评价等级对应的概率。
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