[发明专利]基于对比学习的人脸识别模型鲁棒性提升方法在审
| 申请号： | 202211111376.0 | 申请日： | 2022-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN115578764A | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 郑海斌;谢欣怡;陈晋音 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 楼明阳 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于对比学习的人脸识别模型鲁棒性提升方法，在通过对比学习进行人脸识别的情况下，在人脸图像的特征提取中加入注意力机制，给每个特征生成一个权重值，将归一化权重和原输入的特征图相乘，生成加权后的特征。使得不符合注意力模型的内容弱化或遗忘，有效避免了对边缘特征提取可能会造成误差错误，从而能够有效提高模型的鲁棒性，即提高模型适应条件变化的能力。还包括实施一种基于对比学习的人脸识别模型鲁棒性提升方法的系统。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对比 学习 识别 模型 鲁棒性 提升 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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