[发明专利]一种图像识别方法、人脸考勤方法、装置以及系统在审
| 申请号： | 201811377032.8 | 申请日： | 2018-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN109685106A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 王剑;尹健;王昆 | 申请（专利权）人： | 深圳博为教育科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G07C1/10 |
| 代理公司： | 深圳市六加知识产权代理有限公司 44372 | 代理人： | 宋建平 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市粤海街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于智能教育技术领域,尤其涉及一种图像识别方法、人脸考勤方法、装置以及系统，通过获取预存图像，并基于训练后的优化全卷积神经网络且所述训练过程经过对常量尺度进行分类的第一损失函数的监督，将所述预存图像建立图像比对库，然后再获取比对图像，最后将所述比对图像以及图像比对库输入所述优化全卷积神经网络，获取图像识别结果。本发明实施例通过对第一损失函数的常量尺度进行分类，利用所述第一损失函数对全卷积神经网络的训练进行监督，使得难以识别的图像样本较容易被识别，缓解了易于识别的样本的数量与难于识别的样本的数量的不均衡，提高图像识别效率与准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 损失函数 图像识别 常量 比对图像 图像比对 人脸 预存 考勤 样本 尺度 获取图像 图像建立 图像样本 训练过程 智能教育 不均衡 分类 准确率 优化 图像 监督 缓解 | ||
【主权项】：
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取预存图像；利用第一损失函数对全卷积神经网络的训练过程进行监督，得到优化全卷积神经网络，基于所述优化全卷积神经网络，建立图像比对库；获取比对图像；将所述比对图像以及图像比对库输入所述优化全卷积神经网络，获取图像识别结果。
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