[发明专利]一种基于特征分析的人脸识别方法在审
| 申请号： | 201810744035.4 | 申请日： | 2018-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN108898123A | 公开（公告）日： | 2018-11-27 |
| 发明（设计）人： | 麦智钧;沈复民 | 申请（专利权）人： | 成都考拉悠然科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 马林中 |
| 地址： | 610094 四川省成都市中国（四川）自由*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征分析的人脸识别方法，属于人脸识别领域；构建用于提取特征的神经网络模型，利用人脸数据集进行训练，得到训练后的神经网络模型；构建人脸特征库；对待识别人脸图像进行滤波处理，并将处理后的图像输入训练后的神经网络模型提取特征；计算提取的特征与人脸特征库中的特征之间的相似度，若相似度大于阈值，则采用线性判别式提高相似度大于阈值的特征间匹配的准确率，得出识别结果，否则舍弃该特征对应的人脸图像；本发明适用于多种现实环境，比如门禁系统、银行系统等，与主流人脸识别SDK相比，本系统算法在对环境变化具有很好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸识别 神经网络模型 相似度 人脸特征库 人脸图像 特征分析 提取特征 构建 线性判别式 环境变化 滤波处理 门禁系统 人脸数据 图像输入 系统算法 现实环境 银行系统 鲁棒性 准确率 匹配 舍弃 主流 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征分析的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建用于提取特征的神经网络模型，利用人脸数据集进行训练，得到训练后的神经网络模型；步骤2：构建人脸特征库；步骤3：对待识别人脸图像进行滤波处理，并将处理后的图像输入训练后的神经网络模型提取特征；步骤4：计算步骤3提取的特征与人脸特征库中的特征之间的相似度，若相似度大于阈值，则跳转步骤5，否则舍弃该特征对应的人脸图像；步骤5：采用线性判别式提高相似度大于阈值的特征间匹配的准确率，得出识别结果。
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