[发明专利]一种基于可区分性特征融合的人脸识别方法在审
| 申请号： | 201810557864.1 | 申请日： | 2018-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN109033938A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 孔凡静;童志军 | 申请（专利权）人： | 上海阅面网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 蒋欢;王琦 |
| 地址： | 200040 上海市静*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于可区分性特征融合的人脸识别方法，包括：A、在每个训练样本图像中截取一个全局图像和至少两个局部图像；B、对所截取的每个图像分别采用多元损失(multi‑loss)函数进行模型训练得到对应的模型；其中，所述multi‑loss函数为角度空间分类损失(a‑softmax loss)函数和中心损失(center loss)函数结合得到的；C、利用三元损失triplet loss函数对训练得到的各个模型进行融合和降维，并得到所述训练样本图像的最终深度特征。应用本申请公开的技术方案，能够解决利用CNN进行人脸识别过程中的数据、人脸姿态和模型融合的问题，达到较好的人脸识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸识别 训练样本图像 可区分性 特征融合 截取 函数结合 角度空间 局部图像 模型融合 模型训练 全局图像 人脸姿态 深度特征 降维 申请 图像 融合 分类 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于可区分性特征融合的人脸识别方法，其特征在于，包括：A、在每个训练样本图像中截取一个全局图像和至少两个局部图像；B、对所截取的每个图像分别采用多元损失multi‑loss函数进行模型训练得到对应的模型；其中，所述multi‑loss函数为角度空间分类损失angular‑softmax loss函数和中心损失center loss函数结合得到的；C、利用三元损失triplet loss函数对训练得到的各个模型进行融合和降维，并得到所述训练样本图像的最终深度特征。
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