[发明专利]一种基于深度学习的人脸择优方法有效
| 申请号： | 201910598239.6 | 申请日： | 2019-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN110321843B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 韩芳 | 申请（专利权）人： | 杭州视洞科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的人脸择优算法，包括以下步骤；步骤一：将人脸检测得到的人脸区域图片归一化成96*96的BGR三通道数据格式，输入角度量化算法，得到角度量化值；步骤二、该值小于等于阈值（0.5），则丢掉该人脸区域图片；步骤三、该值大于阈值（0.5），将96*96的BGR三通道数据输入清晰度量化算法，得到清晰度量化值；步骤四、清晰度量化值小于等于阈值（0.5），则丢掉该人脸区域图片，若大于阈值（0.5），保留该人脸区域图片。本发明可以根据算法进行人脸角度择优，可以根据人脸图片的清晰度择优，提高了人脸图像的识别准确率，能够排选出最佳的人脸图形，保证了人脸识别效果，具有较好的推广性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 择优 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的人脸择优算法，其特征在于：包括以下步骤；步骤一：将人脸检测得到的人脸区域图片归一化成96*96的BGR三通道数据格式，输入角度量化算法，得到角度量化值；步骤二、该值小于等于阈值（0.5），则丢掉该人脸区域图片；步骤三、该值大于阈值（0.5），将96*96的BGR三通道数据输入清晰度量化算法，得到清晰度量化值；步骤四、清晰度量化值小于等于阈值（0.5），则丢掉该人脸区域图片，若大于阈值（0.5），保留该人脸区域图片。
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