[发明专利]一种基于深度学习的ATM机异常人脸检测方法在审
| 申请号： | 201711444185.5 | 申请日： | 2017-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN108205661A | 公开（公告）日： | 2018-06-26 |
| 发明（设计）人： | 李代远;叶俊科;麦全深;茅庆江 | 申请（专利权）人： | 浩云科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 | 代理人： | 胡吉科 |
| 地址： | 511400 广东省广州市番禺区东环*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明适用于图像识别技术改进领域，提供了一种基于深度学习的ATM机异常人脸检测方法，包括：S1、异常人脸的训练样本采集和整理；S2、构建卷积神经网络并制作异常人脸分类器；S3、将样本输入构建好的模型训练获得各个异常人脸的类别；S4、将获取前景人脸图像输入多标签卷积神经网络，得到图像的各标签的置信度根据规则判断目标是否为异常人脸。本方法可以消除各个异常人脸的属性分类的互相干扰情况，增强了预测的准确性；不直接提供异常人脸预测结果，而是提供人脸图片各属性的可信度，配置人员可以参考各个人脸属性的置信度来灵活的调整异常人脸的预警策略。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸 人脸检测 置信度 构建 卷积神经网络 图像识别技术 人脸分类器 规则判断 互相干扰 模型训练 人脸图片 人脸图像 神经网络 属性分类 训练样本 样本输入 预测结果 预警策略 直接提供 标签卷 可信度 灵活的 标签 采集 图像 参考 学习 预测 配置 制作 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的ATM机异常人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、异常人脸的训练样本采集和整理；S2、构建卷积神经网络并制作异常人脸分类器；S3、将样本输入构建好的模型训练获得各个异常人脸的类别；S4、将获取前景人脸图像输入多标签卷积神经网络，得到图像的各标签的置信度根据规则判断目标是否为异常人脸。
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浩云科技股份有限公司，未经浩云科技股份有限公司许可，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/201711444185.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
