[发明专利]一种在线学习的人脸识别方法有效
| 申请号： | 201810719313.0 | 申请日： | 2018-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN109145717B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 陆生礼;庞伟;周世豪;向家淇;李宇峰;范雪梅 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 熊玉玮 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种在线学习的人脸识别方法，属于计算推算的技术领域，尤其涉及人脸识别的计算机视觉技术领域。该方法利用外部数据集训练人脸特征提取器，提取本地数据集中各成员对应的参考特征以构成参考特征空间，对比待测试样本的特征向量和参考特征以确定与待测试样本的特征向量最相似的参考特征，在与待测试样本的特征向量最相似的参考特征满足阈值要求时，以与待测试样本的特征向量最相似的参考特征所属成员的身份为待测试样本的身份，否则，返回待测试样本身份识别失败的消息，根据待测试样本的预测特征向量与其在参考特征空间中对应的真实特征向量的差异更新参考特征空间，适应人脸特征随时间推移发生的变化，尤其适合频繁变更成员的场合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 在线 学习 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种在线学习的人脸识别方法，其特征在于，利用外部数据集训练人脸特征提取器，提取本地数据集中各成员对应的参考特征以构成参考特征空间，对比待测试样本的特征向量和参考特征以确定与待测试样本的特征向量最相似的参考特征，在与待测试样本的特征向量最相似的参考特征满足阈值要求时，以与待测试样本的特征向量最相似的参考特征所属成员的身份为待测试样本的身份，否则，返回待测试样本身份识别失败的消息，根据待测试样本的预测特征向量与其在参考特征空间中对应的真实特征向量的差异更新参考特征空间。
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