[发明专利]一种频域划分的人脸特征识别方法及系统有效
| 申请号： | 201710509363.1 | 申请日： | 2017-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN107292275B | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 赵钰;董远;白洪亮 | 申请（专利权）人： | 北京飞搜科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京卓唐知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 唐海力;韩来兵 |
| 地址： | 100082 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种频域划分的人脸特征识别方法及系统，所述方法包括：将训练图像进行FFT变换，得到频率分布；将所述频率分布进行划分，得到多个频率成分；对每个频率成分进行IFFT变换，得到不同频率成分对应的图像成分；结合所述训练图像的标签，得到处理后的训练数据；使用处理之后的训练数据进行卷积神经网络的训练，并得到网络参数；通过模型对于输入的待识别图像进行处理，得到待识别图像的特征；通过计算所述特征的欧氏距离对所述待识别图像进行样本比对获取人脸特征，完成人脸识别。本发明中的方法，人脸识别速度快，且准确率高，鲁棒性强，抗噪声能力好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 划分 特征 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种频域划分的人脸特征识别方法，其特征在于，包括：将训练图像X进行FFT变换，得到所述训练图像中每个通道的对应的不同的频率分布F＝FFT(X)；将每个所述频率分布F进行划分，分别得到多个频率成分Fi；对每个频率成分Fi进行IFFT变换，得到不同频率成分Fi对应的图像成分Xi；结合所述训练图像X的标签y，得到处理后的训练数据Z＝(X1,X2,…,Xk,y)，k为图像成分Xi的总数；使用处理之后的训练数据Z进行卷积神经网络的训练，并得到网络参数模型；通过根据所述网络参数模型对于输入的待识别图像Y进行处理，得到待识别图像Y的特征；通过计算所述特征的欧氏距离l对所述待识别图像Y进行样本比对获取人脸特征，完成人脸识别。
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