[发明专利]一种基于近红外成像与深度学习的人脸识别系统在审
| 申请号： | 201811539327.0 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109684965A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 沈晶 | 申请（专利权）人： | 上海资汇信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200333 上海市普*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于近红外成像与深度学习的人脸识别系统，包括：近红外图像采集和活体检测模块：用近红外摄像头采集近红外人脸图像，人脸保持与摄像头30‑50cm距离，被采集人脸的眼睛盯着屏幕的中央处，缓缓的前后左右移动脸部；近红外人脸检测模块：基于深度学习的人脸检测方法，对自然环境中光线，角度和人脸表情变化更具有鲁棒性；实现实时人脸检测；近红外图像转换模块：用于将上人脸图像输入cycleGAN的神经网络模型，得到转换后的可见光人脸图像。本发明基于近红外成像进行人脸识别，对于光照鲁棒性好，不仅适用于白天，也适用于夜晚，甚至其他复杂光线条件，在无可见光照明和环境光照更复杂条件下的人脸识别率非常准确。 | ||
| 搜索关键词： | 近红外成像 人脸识别系统 近红外图像 红外人脸 人脸检测 人脸识别 人脸图像 鲁棒性 采集 人脸 近红外摄像头 人脸表情变化 神经网络模型 可见光 摄像头 复杂条件 光线条件 环境光照 活体检测 检测模块 转换模块 左右移动 中央处 学习 光照 自然环境 图像 屏幕 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于近红外成像与深度学习的人脸识别系统，其特征在于：包括：近红外图像采集和活体检测模块：用近红外摄像头采集近红外人脸图像，人脸保持与摄像头30‑50cm距离，被采集人脸的眼睛需要盯着屏幕的中央处，缓缓的前后左右移动脸部，并保持表情自然；近红外人脸检测模块：基于深度学习的人脸检测方法，对自然环境中光线，角度和人脸表情变化更具有鲁棒性，内存消耗不大，实现实时人脸检测；近红外图像转换模块：用于将上一个模块中检测到的人脸图像输入cycleGAN的神经网络模型，得到转换后的可见光人脸图像；人脸识别模块：对图像使用卷积神经网络提取特征向量，然后根据两个特征向量的欧式距离与预设阈值的比较完成人脸识别。
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