[发明专利]基于强化学习和深度卷积神经网络的人脸识别装置及方法在审
| 申请号： | 202111129227.2 | 申请日： | 2021-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN113822203A | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 涂晓光;李军辉;胡焱;刘建华;康朋新 | 申请（专利权）人： | 中国民用航空飞行学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都厚为专利代理事务所(普通合伙) 51255 | 代理人： | 王杰 |
| 地址： | 618300 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习和深度卷积神经网络的人脸识别装置及方法，人脸识别装置包括主网络块、若干归一化网络和若干决策网络，主网络包括若干顺次连接的主网络块；主网络块对输入的人脸图像和人脸特征进行特征提取，并输出提取得到的人脸特征；归一化网络将对应的主网络块输出的人脸特征归一化到同一特征投影空间并输出；决策网络根据对应的归一化网络输出的人脸特征，利用强化学习方法判断是否继续向前学习：若是，则将归一化后的人脸特征输入下一个主网络块；若否，则将归一化后的人脸特征输出进行人脸识别。本发明通过对当前人脸特征的识别能力进行判断和选择，从而使用足够强的浅层特征进行识别，节省了大量的计算参数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 深度 卷积 神经网络 识别 装置 方法 | ||
【主权项】：
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