[发明专利]一种用于化妆前后人脸图像自动识别方法有效
| 申请号： | 201910026923.7 | 申请日： | 2019-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN109858392B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 付彦伟;姜育刚;薛向阳;王文萱 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 张妍;刘琰 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于化妆前后人脸图像自动识别方法，包括如下步骤S1，对人脸数据进行特征提取；S2，使用基于面部关键性区域替换的数据集扩充算法扩充面部化妆数据集；S3，构建多示例的训练数据集；S4，采用关键性局部区域特征辅助学习任务网络进行全局特征和局部特征的提取，其后采用注意力机制的特征信息融合方法获得训练数据的最终特征，并不断训练和微调网络；S5，不断迭代重复步骤S2和步骤S3，直至网络收敛，实现人脸识别网络的训练；S6，在测试数据集上，给定待识别的化妆前后人脸数据，通过训练得到的人脸识别网络进行特征提取和相似度计算，从而实现人脸识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 化妆 后人 图像 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于化妆前后人脸图像自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，对人脸数据进行特征提取；S2，使用基于面部关键性区域替换的数据集扩充算法扩充面部化妆数据集；S3，构建多示例的训练数据集；S4，采用关键性局部区域特征辅助学习任务网络进行全局特征和局部特征的提取，其后采用注意力机制的特征信息融合方法获得训练数据的最终特征，并不断训练和微调网络；S5，不断迭代重复步骤S2和步骤S3，直至网络收敛，实现人脸识别网络的训练；S6，在测试数据集上，给定待识别的化妆前后人脸数据，通过训练得到的人脸识别网络进行特征提取和相似度计算，从而实现人脸识别。
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