[发明专利]基于神经网络的可见光与红外人脸图像的融合方法在审
| 申请号： | 201910292210.5 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN110110606A | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 高静;于子涵;徐江涛;聂凯明;史再峰 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 韩新城 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于神经网络的可见光与红外人脸图像的融合方法，包括：提取人脸红外图像和可见光图像的LTP特征值，分别形成LTP特征矩阵；用训练好的SVM分类器检测出带眼镜的人脸红外图像并将眼部特征去除，形成除去眼镜部分特征的人脸红外图像的LTP特征矩阵；将除去眼镜部分特征的人脸红外图像的LTP特征矩阵和可见光图像的LTP特征矩阵输入训练好的ResNet50神经网络进行图像融合，得到融合后的图像。本发明采用可见光人脸图像和红外人脸图像共同提取特征信息，通过ResNet神经网络来进行人脸图像融合，避免红外图像对玻璃物体的敏感性带来的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 红外图像 神经网络 特征矩阵 人脸 可见光 红外人脸 图像 融合 可见光图像 眼镜 人脸图像 玻璃物体 提取特征 图像融合 眼部特征 去除 检测 | ||
【主权项】：
1.基于神经网络的可见光与红外人脸图像的融合方法，其特征在于，包括步骤；提取人脸红外图像和可见光图像的LTP特征值，分别形成LTP特征矩阵；用训练好的SVM分类器检测出带眼镜的人脸红外图像并将眼部特征去除，形成除去眼镜部分特征的人脸红外图像的LTP特征矩阵；将除去眼镜部分特征的人脸红外图像的LTP特征矩阵和可见光图像的LTP特征矩阵输入训练好的ResNet50神经网络进行图像融合，得到融合后的图像。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910292210.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
