[发明专利]基于人工神经网络的人脸测量特征空间搜索系统及方法

权利要求书

1.一种基于人工神经网络的人脸测量特征空间搜索方法,其特征在于，其包括以下步骤： 人脸对齐：对原始人脸图像做预处理，获得人脸位置进行对齐，以提高人脸特征提取的质量； 生成特征提取器：建立生成三个人脸测量特征空间，对应三个阶段，第一阶段对人脸测量特征空间进行粗略定位，第二阶段对人脸测量特征空间进行精确定位，第三阶段对人脸测量特征空间微调到自有人脸数据集的垂直领域；

所述第一阶段步骤为：

b1）获取人脸对齐模块截取的人脸数据；

b2）搭建神经网络，分类层DNN的数量为所有不重复的人脸数量，并施加损失函数；

b3）神经网络的主干网络加分类层组成第一阶段的人脸测量特征空间；

b4）使用第b2）步中的人脸对齐数据搜索在第一阶段的人脸测量特征空间中进行粗略的定位；

所述第二阶段在第一阶段的搜索结果上进一步搜索，步骤为：

c1）继续使用第一阶段步骤b1）中对齐后的人脸数据；

c2）去掉第一阶段人脸测量特征空间中的分类层DNN，并施加为固定的512维DNN特征用以表示唯一ID人脸的测量特征，并施加损失函数；

c3）保留神经网络的主干网络和其第一阶段的参数，正态分布初始化512维出口特征的参数；

c4）使用对齐后的人脸数据在第二阶段的人脸测量特征空间中进行精确的人脸测量特征搜索；

所述第三阶段步骤为：

d1）将垂直领域的自有人脸数据进行人脸对齐处理得到对齐数据；

d2）同一人的裁剪后的人脸图像放入一个文件夹中用以区分唯一ID；

d3）在第二阶段神经网络的基础上，冻结神经网络的主干网络的参数，解锁512维DNN层的参数；

d4）使用垂直领域的人脸数据微调第三个人脸测量特征空间中的人工神经网络参数，得到最终的人脸测量特征提取器的参数； 人脸识别：依靠特征提取器对人脸图像进行人脸测量特征提取操作，导入人脸识别软件进行人脸识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工神经网络的人脸测量特征空间搜索方法，其特征在于，所述人脸对齐具体步骤为： a1）对人脸图像使用图像金字塔，对每阶段人脸图像进行多次扫描； a2）使用MTCNN算法对图像进行三级神经网络人脸检测，三个不同分辨率的神经网络依次为P-Net、R-Net、O-Net； a3）在步骤a2）中每级网络通过IOU和NMS算法筛选出神经网络预测的多个人脸位置中最标准的那一个； a4）返回人脸的位置，截取人脸的数据并保存，用以生成特征提取器使用。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工神经网络的人脸测量特征空间搜索方法，其特征在于，第a4）步的保存规则为同一人的裁剪后的人脸图像放入一个文件夹中用以区分唯一ID。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工神经网络的人脸测量特征空间搜索方法，其特征在于，在第d4）步骤当中复制两个从属网络组成三网络并行结构；使用人脸对齐数据和第d4）步组成的并行结构的搜索空间，对对齐后的人脸数据进行并行计算人脸测量特征以提高搜索速度。