[发明专利]一种基于深度学习和空间转换网络的多角度人脸识别方法有效
| 申请号： | 202011095551.2 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112232184B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 张晖;赵上辉;赵海涛;孙雁飞;朱洪波 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210012 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和空间转换网络的多角度人脸识别方法，首先，构建卷积神经网络模型，改进其损失函数，并用预先获取的图片对模型进行训练；其次，基于空间转换网络的人脸对齐：利用变换矩阵对预先获取的图片进行数据采集并生成与模板相同角度大小的对应人脸；最后，基于YOLOV2对人脸进行检测。本发明通过在海量的人脸数据上进行训练提取泛化的人脸特征表示，突出特征之间的可区分度，使人脸识别准确度显著提高，可以发展为自然非配合场景下的人脸识别；且本发明能将人脸对齐和人脸识别网络统一起来，构成一个端到端的学习系统，极大地提高了人脸对齐的灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 空间 转换 网络 角度 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京邮电大学，未经南京邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011095551.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种基于RT地址的1553B消息接收方法
- 下一篇：一种2.5D电子封装结构
