[发明专利]训练用于人脸识别的图像处理装置的方法和装置有效
| 申请号： | 201710348143.5 | 申请日： | 2017-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN108960001B | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 缪倩文 | 申请（专利权）人： | 富士通株式会社 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王萍;陈炜 |
| 地址： | 日本神*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及训练用于人脸识别的图像处理装置的方法和装置以及相应的图像处理装置。根据本公开的方法包括以下步骤：使用第一二维人脸图像生成多对训练图像；基于多对训练图像对中的每对训练图像，训练与该对训练图像对应的卷积神经网络模型；以及将具有标识的第二二维人脸图像输入到各个卷积神经网络模型中以获得全局特征向量，并且基于全局特征向量和标识训练联合贝叶斯模型，其中图像处理装置的人脸识别基于经训练的卷积神经网络模型和联合贝叶斯模型。根据本公开的技术，可以在不需要大量的带有标签的训练图像的情况下进行用于人脸识别的图像处理装置的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 用于 识别 图像 处理 装置 方法 | ||
【主权项】：
1.一种训练用于人脸识别的图像处理装置的方法，包括以下步骤：使用第一二维人脸图像生成多对训练图像；基于所述多对训练图像对中的每对训练图像，训练与该对训练图像对应的卷积神经网络模型；以及将具有标识的第二二维人脸图像输入到各个卷积神经网络模型中以获得全局特征向量，并且基于所述全局特征向量和所述标识训练联合贝叶斯模型；其中所述图像处理装置的人脸识别基于经训练的所述卷积神经网络模型和所述联合贝叶斯模型。
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