[发明专利]一种基于深度学习人脸识别技术的课堂快速点名签到方法在审
| 申请号： | 201810581036.1 | 申请日： | 2018-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN108921038A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 汪瑞欣;刘得潭;吴琼;沈振中;徐力群;陶韵成;张宏伟;邱莉婷;霍晨玮;刘冲 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G07C1/10 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习人脸识别技术的课堂快速点名签到方法，涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种人脸识别技术，所述方法包括：可移动端摄像头快速采集目标人脸视频，并生成IP地址；服务端在ubuntu系统下连接移动端提供的IP地址，生成一帧一帧图片；根据MTCNN算法检测人脸图片的关键点，选择Procrustes analysis分析方法人脸对齐；根据已对齐后的人脸图片，选择FaceNet算法进行人脸向量特征化；将收集的人脸向量与数据库中人脸图片的特征向量进行对比，按一定阀值找出与目标人脸图片最相似的人脸图片，并生成文本文件。本发明基于深度学习法对人脸图像进行快速扫描，通过移动端可快速准确识别受化妆、光线、识别背景等因素影响的人脸图片。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸图片 人脸识别技术 目标人脸 人脸 文本文件 计算机视觉技术 摄像头 可移动端 快速采集 快速扫描 连接移动 人脸对齐 人脸图像 算法检测 特征向量 向量特征 因素影响 对齐 课堂 服务端 关键点 移动端 算法 向量 学习 化妆 数据库 视频 图片 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习人脸识别技术的课堂快速点名签到方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1，移动端摄像装置快速获取人脸图像；步骤2，服务端获得移动端摄像装置的IP地址；步骤3，服务端对获得的传输视频进行一帧一帧图片的转化；步骤4，对所述一帧一帧图片利用MTCNN算法进行人脸框以及人脸关键点检测，根据检测到的人脸关键点将人脸图片对齐；步骤5，将所述对齐后的人脸图片进行人脸特征化，根据特征化后的人脸向量与数据库中目标人脸特征进行对比，按设定阀值找出最相似的人脸图片，并生成文本文件。
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