[发明专利]一种基于深度残差网络的人脸识别身份认证方法在审
| 申请号： | 202110275263.3 | 申请日： | 2021-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN113011307A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 郭楠;张正道;白翠霞 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度残差网络的人脸识别身份认证方法，涉及身份认证中的隐私保护技术领域。本方法通过训练深度残差网络来进行人脸识别。为了提高系统验证的安全性，降低别人冒充你验证通过的概率，选择了误识率(不同人识别为同一个人的概率)较低(0.001或0.002)时的准确率作为评价标准，并以此时的阈值作为判断阈值。为了能将特征值存储于一个二维码之中，将原浮点数的特征值映射到[‑127，127]之间的整数值欧氏空间，使原本1024字节容量的特征值降低到128字节。为了能将网络模型移植到空间资源有限的移动端，通过逐步的减少网络的特征层通道数和减少网络层数，最终将网络模型的容量从96M缩小到了39M，且准确率只有少量的下降。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 网络 识别 身份 认证 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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