[发明专利]一种基于卷积神经网络特征的跨质量人脸识别方法有效
| 申请号： | 201911164077.1 | 申请日： | 2019-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN111104868B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 汪焰南;高广谓;吴松松;邓松;张皖;岳东 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06V10/772;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳;杜春秋 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于卷积神经网络特征的跨质量人脸识别方法，该方法首先获取高质量训练样本图像、低质量测试样本图像、高低质量训练字典样本图像各个特征点的图像块；其次设计一深度卷积神经网络，对于每个特征点图像块，通过神经网络的学习得到一个特征向量；再次对测试图像块的特征向量和训练图像块的特征向量进行线性表示；然后对低质量测试图像块的特征表示和高分辨率训练图像块的特征表示进行相似性度量，并输出每一个测试图像块的类别；最后对于一张人脸图像分为S个人脸关键点的图像块集合，对每一个关键点位置的图像块分类结果进行投票，将图像分给获取票数最多的那一个类，输出最终低质量测试图像的类别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 特征 质量 识别 方法 | ||
【主权项】：
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