[发明专利]基于全变量建模的人脸特征提取方法以及装置在审
| 申请号： | 201811309360.4 | 申请日： | 2018-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN109614861A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 何振;刘思;吉晓宇 | 申请（专利权）人： | 曙光云计算集团有限公司;曙光信息产业（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京德恒律治知识产权代理有限公司 11409 | 代理人： | 章社杲;卢军峰 |
| 地址： | 100193 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全变量建模的人脸特征提取方法以及装置，该方法包括：利用卷积神经网络对输入的人脸图像进行处理，得到局部深度特征的指示变量和局部深度特征集合；根据局部深度特征的指示变量和局部深度特征集合进行通用背景模型的参数估计；根据通用背景模型的参数计算前向‑后向算法统计量；利用统计量训练全变量空间载荷矩阵，得到人脸图像的全变量特征。本发明的上述技术方案，能够降低人脸特征维度的同时尽可能减少信息的损失。 | ||
| 搜索关键词： | 深度特征 人脸特征提取 通用背景模型 变量建模 人脸图像 指示变量 统计量 集合 卷积神经网络 变量空间 变量特征 参数估计 参数计算 人脸特征 载荷矩阵 后向 前向 算法 维度 | ||
【主权项】：
1.一种基于全变量建模的人脸特征提取方法，其特征在于，包括：利用卷积神经网络对输入的人脸图像进行处理，得到局部深度特征的指示变量和局部深度特征集合；根据所述局部深度特征的指示变量和所述局部深度特征集合进行通用背景模型的参数估计；根据所述通用背景模型的所述参数计算前向‑后向算法统计量；利用所述统计量训练全变量空间载荷矩阵，得到人脸图像的全变量特征。
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