[发明专利]一种基于双重数据增强的人脸识别方法在审
| 申请号： | 201810780758.X | 申请日： | 2018-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN108921123A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 陈国荣;罗建伟;刘春亮;唐婧;杜晓霞;任虹;刘灿;刘垚;何宏黎;利节 | 申请（专利权）人： | 重庆科技学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 重庆蕴博君晟知识产权代理事务所(普通合伙) 50223 | 代理人： | 郑勇 |
| 地址： | 401331 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双重数据增强的人脸识别方法，经过双重数据增强得到的人脸数据集，提升了人脸识别的准确率。包括：S1、选择数据集；S2、数据集预处理；S3、第一重数据增强：搭建基于信息最大化的生成对抗网络模型，并完成训练；S4、第二重数据增强：对S3中生成的人脸样本进行平移、旋转、翻转以及缩放处理；S5、人脸分类选择卷积神经网络模型来对S4中生成的人脸样本进行训练与识别。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸识别 双重数据 人脸样本 数据增强 预处理 卷积神经网络 信息最大化 平移 人脸分类 人脸数据 缩放处理 网络模型 选择数据 数据集 翻转 准确率 对抗 | ||
【主权项】：
1.一种基于双重数据增强的人脸识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、选择数据集；S2、数据集预处理；S3、第一重数据增强：搭建基于信息最大化的生成对抗网络模型，基于信息最大化的生成对抗网络模型包括生成器G与判别器D，生成器G通过控制潜在变量c的类型以及维度，从而利用随机噪声向量z生成与真实样本X概率密度分布接近的生成样本G(z,c)，将生成样本G(z,c)与真实样本X分别作为判别器D的输入，判别器D负责对输入的生成样本G(z,c)与真实样本X进行“真”与“假”的判断，最终在基于信息最大化的生成对抗网络模型中，生成器G与判别器D进行不断的交替训练，生成器G不断提升自己的生成能力，判别器D则不断优化自己的分类能力，当判别器D无法判断某一个人脸样本是来自于生成样本还是真实样本X时，该模型训练完成；S4、第二重数据增强：对S3中生成的人脸样本进行平移、旋转、翻转以及缩放处理；S5、人脸分类选择卷积神经网络模型来对S4中生成的人脸样本进行训练与识别。
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