[发明专利]一种基于深度残差网络的人脸识别方法在审
| 申请号： | 201910652309.1 | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110263768A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 刘柏华 | 申请（专利权）人： | 深圳市科葩信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度残差网络的人脸识别方法，包含以下步骤：A、图像采集器采集人脸图像并存储至存储器中；B、人脸检测模块检测人脸区域，同时定位人脸的关键点；C、裁剪出人脸区域图像，并根据人脸的关键点进行对齐；D、对人脸区域图像进行训练，计算出训练集中的平均人脸图像，把人脸图像训练集中的每副人脸区域图像减去平均人脸图像后进行网络参数的训练得到卷积神经网络的模型；E、利用训练得到的模型前向网络，获得人脸图像的特征向量；F、计算特征向量间的距离，完成分类，完成对人脸的识别，本发明能快速的进行人脸识别，并且识别人脸结果更加精确，并且能提高人脸识别技术中的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸图像 人脸 人脸区域图像 人脸识别 关键点 残差 计算特征向量 卷积神经网络 人脸检测模块 人脸识别技术 图像采集器 存储器 准确度 前向网络 人脸区域 特征向量 网络参数 对齐 减去 裁剪 存储 网络 采集 分类 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度残差网络的人脸识别方法，其特征在于，包含以下步骤：A、图像采集器采集人脸图像并存储至存储器中；B、人脸检测模块检测人脸区域，同时定位人脸的关键点；C、裁剪出人脸区域图像，并根据人脸的关键点进行对齐；D、对人脸区域图像进行训练，计算出训练集中的平均人脸图像，把人脸图像训练集中的每副人脸区域图像减去平均人脸图像后进行网络参数的训练得到卷积神经网络的模型；E、利用训练得到的模型前向网络，获得人脸图像的特征向量；F、计算特征向量间的距离，完成分类，完成对人脸的识别。
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