[发明专利]基于距离和方向的深度鉴别度量学习亲属关系验证系统有效
| 申请号： | 202110459706.4 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113158929B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 陈小潘;李昌龙;朱小柯;王毓斐;张冀统;叶鹏飞;郑亮 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 475001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于距离和方向的深度鉴别度量学习亲属关系验证框架，包括特征提取模块，特征融合模块，亲属关系验证分类器及损失约束模块；所述特征提取模块用于提取亲属关系验证中图像的特征；损失约束模块通过基于距离和方向两个层面的损失函数对提取的图像特征进行约束；所述特征融合模块用于对亲属关系验证中提取的图像特征进行融合；所述亲属关系验证分类器用于根据融合后的图像特征判断图像中人物是否存在亲属关系。本发明设计的网络不需要对数据进行特殊处理，降低了使用成本；本发明基于距离和方向两个层面，设计了多个损失函数对网络进行约束，获得一个泛化能力强的网络模型，提高了亲属关系验证的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 距离 方向 深度 鉴别 度量 学习 亲属关系 验证 系统 | ||
【主权项】：
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