[发明专利]基于小样本量深度学习的特征提取方法及系统在审
| 申请号： | 202110318885.X | 申请日： | 2021-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN113065439A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 管铁松 | 申请（专利权）人： | 上海佰粒科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T5/00;G06T5/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200120 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于小样本量深度学习的特征提取方法，包括以下步骤：S1.建立人脸数据库：对人脸进行采集产生目标特征，并存入人脸数据库中；S2.人脸采集：通过人脸采集设备对目标物的人脸图像进行采集；S3.图片处理：对采集的人脸图像进行去噪处理；S4.特征提取：提取人脸图像中目标物的特征；S5.特征对比：将S4中提取的目标物的特征与人脸数据库中的目标特征进行对比。本发明还公开了基于小样本量深度学习的特征提取系统。本发明通过对图像进行去噪处理，使图像的识别精度得到提高，提高了图像信噪比水平，使该方法具有人脸图像特征提取速度快、准确度高的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 深度 学习 特征 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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