[发明专利]基于深度卷积模型的黄种人脸识别方法在审
申请号: | 201710664796.4 | 申请日: | 2017-08-07 |
公开(公告)号: | CN107545243A | 公开(公告)日: | 2018-01-05 |
发明(设计)人: | 田青;毛军翔;夏诗禹;夏文俊;宋烨 | 申请(专利权)人: | 南京信息工程大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/30 |
代理公司: | 江苏爱信律师事务所32241 | 代理人: | 赵赞赞 |
地址: | 210044 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明提供的基于深度卷积模型的黄种人脸识别方法,包括如下步骤步骤1采用深度卷积网络对从LFW数据库中采集的西方人脸图像进行预训练,建立人脸识别初始模型;步骤2采用人脸识别初始模型对黄种人脸图像进行精训练,建立黄种人脸识别模型;步骤3采用所述黄种人脸识别模型对一待识别的人脸图像进行识别。本发明大大提高了人脸识别器对亚洲黄种人脸识别能力。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 卷积 模型 黄种人 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于深度卷积模型的黄种人脸识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:采用深度卷积网络对从LFW数据库中采集的西方人脸图像进行预训练,建立人脸识别初始模型,其具体步骤如下:aa)从LFW数据库中获取1万张西方人脸图像;ab)采用Adaboost算法对每张西方人脸图像中的人脸区域进行检测,并对检测到的人脸区域进行抠取处理,以删除每张西方人脸图像的中的非人脸区域;ac)采用Landmarks算法对每张经过抠取处理的西方人脸图像进行人脸对齐处理;ad)将每张经过人脸对齐处理的西方人脸图像的像素缩放至100×100;ae)采用深度卷积网络对经缩放处理的西方人脸图像进行训练,建立人脸识别初始模型;步骤2:采用人脸识别初始模型对黄种人脸图像进行精训练,建立黄种人脸识别模型,其具体步骤如下所示:ba)从网络上获取2万张黄种人脸图像;bb)采用Adaboost算法对每张黄种人脸图像中的人脸区域进行检测,并对检测到的人脸区域进行抠取处理,以删除每张黄种人脸图像的中的非人脸区域;bc)采用Landmarks算法对每张经过抠取处理的黄种人脸图像进行人脸对齐处理;bd)将每张经过人脸对齐处理的黄种人脸图像的像素缩放至100×100;be)将经过缩放处理的黄种人脸图像放入所述人脸识别初始模型中进行训练,建立黄种人脸识别模型;步骤3:采用所述黄种人脸识别模型对一待识别的人脸图像进行识别,其具体步骤如下所示:ca)获取一待识别的人脸图像;cb)采用Adaboost算法对所述待识别的人脸图像中的人脸区域进行检测,并对检测到的人脸区域进行抠取处理,以删除所述待识别的人脸图像中的非人脸区域;cc)采用Landmarks算法对经过抠取处理的待识别的人脸图像进行人脸对齐处理;cd)将经过人脸对齐处理的待识别的人脸图像的像素缩放至100×100;ce)采用所述黄种人脸识别模型对经过缩放处理的待识别的人脸图像进行识别,以提取所述待识别的人脸图像的面部特征。
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