[发明专利]一种基于交替对抗迁移学习的单样本人脸识别方法在审
| 申请号： | 202011071997.1 | 申请日： | 2020-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN112329536A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 陆生礼;严钦涛;庞伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 熊玉玮 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于交替对抗迁移学习的单样本人脸识别方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法，采集待识别者的单张人脸样本并标注，设定该图像集合为“源域”；采集应用场景下的大量无标注人脸样本，设定该图像集合为“目标域”；搭建深度对抗迁移神经网络，在特征提取模块中增加特征通道加权模块，并使用大数据集对卷积网络特征提取器进行预训练；以“源域”图片与“目标域”图片为输入，对图片的标签的预测为输出；采用交替冻结的方式轮替训练特征提取器和特征通道加权模块，通过特征通道加权模块的特征重校准使得卷积网络特征提取器充分学习到样本整体分布以提取出高聚类的特征，并最终提高深度对抗迁移神经网络的人脸识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 交替 对抗 迁移 学习 样本 识别 方法 | ||
【主权项】：
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