[发明专利]一种人脸识别方法与系统在审
| 申请号： | 201711068992.1 | 申请日： | 2017-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN107832700A | 公开（公告）日： | 2018-03-23 |
| 发明（设计）人： | 闫凯锋;其他发明人请求不公开姓名 | 申请（专利权）人： | 全悉科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司11335 | 代理人： | 戴凤仪 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种人脸识别方法与系统，所述方法包括如下步骤S1获取并预处理图像；S2提取人脸特征；S3比较所述人脸特征与预设的标准脸的标准脸特征之间的距离，并得出比较结果；及S4当所述比较结果高于预设的阈值时，判断为同一人脸；当所述第二比较结果低于所述阈值时，判断为不同人脸；其中步骤S2中，使用深度卷积神经网络提取人脸特征，全卷积网络设有16个卷积层，每个所述卷积层的卷积核大小为1×1和3×3，除最后一个卷积层外，每个卷积层均使用批归一化层进行归一化；归一化后使用RELU激活函数进行激活；使用softmax损失函数和中心损失函数的组合进行训练。由于深度卷积神经网络模型中不包含全连接层，由1×1和3×3的卷积层组成。因此，能够显著减少网络参数和计算量，最终模型小于2M。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种人脸识别方法，包括如下步骤：S1：获取并预处理图像；S2：提取人脸特征；S3:比较所述人脸特征与预设的标准脸的标准脸特征之间的距离，并得出比较结果；及S4:当所述比较结果高于预设的阈值时，判断为同一人脸；当所述第二比较结果低于所述阈值时，判断为不同人脸；其中步骤S2中，使用深度卷积神经网络提取人脸特征，全卷积网络设有16个卷积层，每个所述卷积层的卷积核大小为1×1和3×3，除最后一个卷积层外，每个卷积层均使用批归一化层进行归一化；归一化后使用RELU激活函数进行激活；使用softmax损失函数和中心损失函数的组合进行训练。
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