[发明专利]一种人脸识别方法及装置有效
| 申请号： | 201710494315.X | 申请日： | 2017-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN107423690B | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 蔡念;李飞洋;陈文杰;黄林嘉;池浩塬 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种人脸识别方法及装置，方法包括提取当前待识别人脸图像的Haar特征，并利用ADaBoost分类器检测该待识别人脸图像的人脸区域，从而获取人脸区域图像；利用卷积神经网络模型对人脸区域图像进行多尺度特征提取，得到人脸区域图像的特征向量；将特征向量、预先构建合法人脸数据库、预设用户相似度阈值输入预先基于Softmax损失函数及Triplet损失函数构建的多任务学习模型中，根据多任务学习模型的输出值以判定所述待识别人脸图像是否为合法用户。提取的特征具有好的鲁棒性及好的泛化能力，不仅提高了人脸识别的速率，还提高了人脸识别的准确度，从而提高身份鉴别的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种人脸识别方法，其特征在于，包括：获取图像采集设备采集的当前待识别人脸图像，并提取所述待识别人脸图像的Haar特征，根据所述Haar特征利用ADaBoost分类器检测所述待识别人脸图像的人脸区域，以获取人脸区域图像；利用卷积神经网络模型对所述人脸区域图像进行多尺度特征提取，以获取所述人脸区域图像的特征向量；将所述特征向量、预先构建合法人脸数据库、预设用户相似度阈值输入预先基于Softmax损失函数及Triplet损失函数构建的多任务学习模型中，根据所述多任务学习模型的输出值以判定所述待识别人脸图像是否为合法用户。
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