[发明专利]一种基于CNN模型的人脸识别方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201910044346.4 | 申请日： | 2019-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN109800707A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 杨奇;陈书楷 | 申请（专利权）人： | 中控智慧科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 523710 广东省东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深层卷积神经网络CNN模型的人脸识别方法，包括：获取待识别人脸图像。将待识别人脸图像输入预训练的CNN模型，得到第一数值。若第一数值不大于预设数值，则确定识别失败。本申请实施例还提供相应的人脸识别装置以及存储介质。本申请技术方案通过将待识别人脸图像输入本申请提供的CNN模型，得到第一数值，并将第一数值与预设值比较，得出识别结果，降低人脸识别技术应用在设备中的运算量，提升运行速度。 | ||
| 搜索关键词： | 待识别人脸图像 存储介质 人脸识别 申请 预设 卷积神经网络 人脸识别技术 人脸识别装置 运算量 失败 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于深层卷积神经网络CNN模型的人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别人脸图像；将所述待识别人脸图像输入预训练的CNN模型，得到第一数值；若所述第一数值不大于预设数值，则确定识别失败。
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