[发明专利]一种以卷积神经网络作为特征提取器的人脸识别方法在审
| 申请号： | 201611256201.3 | 申请日： | 2016-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN106650694A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 林斌;周云柯 | 申请（专利权）人： | 江苏四点灵机器人有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 215300 江苏省苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种以卷积神经网络作为特征提取器的人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤步骤SS1根据识别需要，构建待识别人脸图像数据库，按需要形成训练集、测试集；步骤SS2提取CNN模型为特征提取器；步骤SS3以CNN模型提取待识别人脸库图像的待识别特征向量，并保存；步骤SS4利用特征分类器对提取出的训练集、测试集数据进行分类。本发明以现在的图像识别中较为热门的深度学习卷积神经网络作为特征提取器，既能利用卷积神经网络的高识别率、高抗干扰性特点，也可以便利地对于待识别人脸数据库进行修改操作，增添了该人脸识别方法在于人脸身份识别领域的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 作为 特征 提取 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种以卷积神经网络作为特征提取器的人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤SS1：根据识别需要，构建待识别人脸图像数据库，按需要形成训练集、测试集；步骤SS2：提取CNN模型为特征提取器；步骤SS3：以CNN模型提取待识别人脸库图像的待识别特征向量，并保存；步骤SS4：利用特征分类器对提取出的训练集、测试集数据进行分类。
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江苏四点灵机器人有限公司，未经江苏四点灵机器人有限公司许可，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/201611256201.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
