[发明专利]一种高精度的模糊人脸识别方法有效
| 申请号： | 201910748141.4 | 申请日： | 2019-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN110472566B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 黎宜昕;胡贤良;方建勇;秦林 | 申请（专利权）人： | 旭辉卓越健康信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V20/40;G06V10/26;G06V10/764;G06K9/62;G06T5/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 合肥方舟知识产权代理事务所(普通合伙) 34158 | 代理人： | 朱荣 |
| 地址： | 325000 浙江省温州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种针对模糊人脸图像的神经网络人脸识别方法；通过解析视频流，得到N幅视频帧；利用人脸检测算法识别出低分辨率的人脸图像；针对低分辨率的人脸图像，通过相场方法优化算法进行预处理，得到清晰的人脸图像；利用SVM分解算法进行人脸模型参数化；将参数化模型输入到卷积神经网络中进行训练；对结果进行反参数化，通过分类器得出识别结果，本发明将深度学习算法与传统的模糊优化算法相结合，可以在高精度下实现模糊人脸的识别，从而有效地提高识别率，减少计算量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高精度 模糊 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种高精度的模糊人脸识别方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、视频流解析：获取摄像机拍摄的视频流，将视频流解析成N幅视频帧，每一幅视频帧再解码成RGB图片；/nS2、图像获取：检测视频流解析得到的图像中是否有人脸，若有人脸，则保留当前视频帧；若没有人脸，舍弃当前视频帧；/nS3、模糊人脸处理：利用相场等优化方法对模糊人脸进行预处理，使人脸在理论范围内到达尽量清晰的标准，增强识别的效率与精度。/nS4、清晰人脸参数化与识别：将图像以更简单的参数平面表示，可以使深度学习的输入特征更加明确，加快训练的效率。/n
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