[发明专利]一种基于深度聚合网络的人脸识别方法在审
| 申请号： | 201810056443.0 | 申请日： | 2018-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN108205666A | 公开（公告）日： | 2018-06-26 |
| 发明（设计）人： | 傅桂霞;邹国锋;申晋;尹丽菊;杜钦君;高明亮;胡文静 | 申请（专利权）人： | 山东理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 255086 山东省淄博*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及的是一种基于深层聚合网络的人脸识别方法。本发明包括如下步骤：第一步，读取人脸图像，将人脸图像划分为4个子区域；第二步，计算各子区域人脸的局部二值模式纹理特征向量，去除干扰信息；第三步，将4个子区域的局部二值模式纹理特征向量输入到4个不同的深层稀疏自动编码器中，实现子区域人脸的深层特征提取；第四步，将4个深度稀疏自动编码器网路的输出特征通过全连接的方式进行特征聚合，形成总的人脸特征向量用于分类识别。 | ||
| 搜索关键词： | 纹理特征向量 自动编码器 二值模式 聚合网络 人脸识别 人脸图像 子区域 人脸 稀疏 人脸特征向量 读取 分类识别 干扰信息 输出特征 特征提取 网路 去除 聚合 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度聚合网络的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）读入原始人脸图像；（2）对原始人脸图像进行尺寸归一化处理；（3）将归一化后的人脸图像采用了2x2的分块思路，划分为4个子区域；（4）采用深度聚合网络实现4个人脸子区域的特征提取与融合，实现分类识别。
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