[发明专利]一种人脸识别方法和系统在审
| 申请号： | 201710117801.X | 申请日： | 2017-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN107066941A | 公开（公告）日： | 2017-08-18 |
| 发明（设计）人： | 蔡晓东;梁晓曦 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司11212 | 代理人： | 杨立,周玉婷 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供一种人脸识别方法和系统，其方法包括分别对样本库中的人脸样本图像和测试库中的人脸测试图像进行对齐处理；构建多层特征融合卷积神经网络，通过所述多层特征融合卷积神经网络对对齐后的人脸样本图像进行人脸特征识别训练，得到训练后的多层特征融合卷积神经网络；将对齐后的人脸测试图像输入完成训练的多层特征融合卷积神经网络中进行人脸识别，从而识别出人脸测试图像中的人脸。本发明能够通过多层特征融合卷积神经网络提取人脸浅层特征，然后将其与深层特征融合来进行人脸识别，在识别准确性以及可靠性方面都得到很大程度的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：分别对样本库中的人脸样本图像和测试库中的人脸测试图像进行对齐处理；步骤S2：构建多层特征融合卷积神经网络，通过所述多层特征融合卷积神经网络对对齐后的人脸样本图像进行人脸特征识别训练，得到训练后的多层特征融合卷积神经网络；步骤S3：将对齐后的人脸测试图像输入完成训练的多层特征融合卷积神经网络中进行人脸识别，从而识别出人脸测试图像中的人脸。
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