[发明专利]一种基于深度学习特征的人脸样本清洗方法及系统有效
| 申请号： | 201611146140.5 | 申请日： | 2016-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN106650804B | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 刘荣杰;牟永强;田第鸿 | 申请（专利权）人： | 深圳云天励飞技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 | 代理人： | 李利 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙岗区横岗*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于数据挖掘及样本清洗领域，提供了一种基于深度学习特征的人脸样本清洗方法,所述人脸样本清洗方法包括以下步骤：A、利用深度学习技术对人脸图像特征进行提取；B、根据给定的进程数对需要进行处理的样本进行划分，并分配至每个进程；C、对每个进程中相应的人脸特征进行聚类处理；D、在每个聚类结果中选取图像数量最多的类作为主类；E、将主类特征对应图像拷贝至目标目录并保留原有文件结构。深度学习提取的人脸特征维度低而且具有非常好的鉴别能力，一方面可以提高样本的清洗精度，另一方面也可以节约清洗时间；多进程并行设计，能够充分利用硬件的运算能力，从而提高整个运算的效率，降低耗时。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 特征 样本 清洗 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习特征的人脸样本清洗方法，其特征在于，所述人脸样本清洗方法包括以下步骤：A、利用深度学习技术对人脸图像进行人脸特征提取；B、根据给定的进程数对存有所有人脸图像特征的文件进行切片划分，并分配至每个进程；C、对每个进程中相应的人脸特征进行DBSCAN聚类处理；D、在每个DBSCAN聚类结果中选取图像数量最多的类作为主类；E、将主类特征对应的图像拷贝至目标目录并保留原有文件结构。
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