[发明专利]一种人脸再识别方法在审
| 申请号： | 201810486584.6 | 申请日： | 2018-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN108549883A | 公开（公告）日： | 2018-09-18 |
| 发明（设计）人： | 姚一杨;张文杰;戴波;王彦波;梅峰;卢新岱 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 项军 |
| 地址： | 310000*** | 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： | 本发明涉及人脸识别领域，尤其涉及一种人脸再识别方法，包括以下步骤：获取训练集A、B，利用训练集A、B训练卷积神经网络，分别提取深度特征向量集M、N，建立深度特征向量集M、N对应的深度特征向量空间S、D；学习距离度量和余弦相似度度量；计算需要测试的两张人脸图像的距离度量和余弦相似度度量；结合距离度量和余弦相似度度量来判断两张人脸图像之间的相似度。通过使用本发明，可以实现以下效果：将距离度量与余弦相似度度量结合起来可以更全面地判断两幅不同图像之间的相似度，判断更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 余弦相似度 距离度量 度量 深度特征 人脸图像 相似度 向量集 训练集 人脸 卷积神经网络 人脸识别 向量空间 图像 测试 学习 | ||
【主权项】：
1.一种人脸再识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取训练集A、B，其中，训练集A中的样本为同一个人通过不同角度在不同光线环境下拍摄的人脸图像，训练集B中的样本为不同人通过不同角度在不同光线环境下拍摄的人脸图像；利用训练集A、B训练卷积神经网络，分别提取深度特征向量集M、N，建立深度特征向量集M、N对应的深度特征向量空间S、D；通过深度特征向量集M、N学习得到子空间W，通过深度特征向量集M、N、子空间W、深度特征向量空间S、D计算距离度量和余弦相似度度量；计算需要测试的两张人脸图像的距离度量和余弦相似度度量；结合所述距离度量和余弦相似度度量来判断两张人脸图像之间的相似度。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司，未经国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810486584.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
