[发明专利]人脸识别方法、装置及系统、模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 201810258679.2 | 申请日： | 2018-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN110309692B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 颜雪军;杨成平;王春茂;朱江;浦世亮 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 韩东艳 |
| 地址： | 310051 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人脸识别方法、装置及系统、模型训练方法及装置，属于人脸识别技术领域。包括：向深度学习模型输入待识别人脸图像；接收深度学习模型输出的人脸特征数据；深度学习模型中，输入层用于在接收到待识别人脸图像后，对待识别人脸图像进行数据处理，以得到高维特征数据；第一输出层用于对高维特征数据进行数据降维处理，得到低维特征数据；特征组合层用于将低维特征数据进行预处理，并对低维特征数据进行合并处理，得到组合特征数据；第二输出层用于对组合特征数据进行特征融合，得到人脸特征数据。解决了相关技术中人脸识别效率低以及对深度学习模型训练时，资源和时间的消耗较大、训练的灵活性较低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 方法 装置 系统 模型 训练 | ||
【主权项】：
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：向深度学习模型输入待识别人脸图像；接收所述深度学习模型输出的人脸特征数据；其中，所述深度学习模型包括：依次连接的输入层，第一输出层，特征组合层和第二输出层；所述输入层用于在接收到待识别人脸图像后，对所述待识别人脸图像进行数据处理，以得到高维特征数据；所述第一输出层用于对所述高维特征数据进行数据降维处理，得到低维特征数据，所述高维特征数据的数据维度大于所述低维特征数据的数据维度；所述特征组合层用于将所述低维特征数据进行预处理，并将预处理后的低维特征数据进行合并处理，得到组合特征数据；所述第二输出层用于对所述组合特征数据进行特征融合，得到所述人脸特征数据。
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