[发明专利]一种基于序列特征梯度向量结构人脸识别方法在审
| 申请号： | 202011089532.9 | 申请日： | 2020-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN112270215A | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 周磊;何迎翔 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学;杭州华炳电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于序列特征梯度向量结构人脸识别方法，本发明通过级联坐标系确定人脸组合特征的相对位置，再提取特征点的梯度序列化；最后序列结合BP深度学习算法得到人脸识别模型用于人脸识别。本发明相较于像素直接训练的方法，对人脸图片信息进行大幅度的降维，训练数据维度降为30。训练一次，降低至少两个数量级，本发明训练速度快，将深度学习基于目前的硬件设备，在增加一组新用户的时候可以快速更新识别模型，本发明降低了深度学习的计算量，降低了对硬件的要求，降低了人脸识别技术实施的成本，使大面积应用深度学习于人脸识别成为可能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 序列 特征 梯度 向量 结构 识别 方法 | ||
【主权项】：
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