[发明专利]人脸特征智能提取方法、装置及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201910613842.7 | 申请日： | 2019-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN110399812B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 尹浩;陈善彪 | 申请（专利权）人： | 中国平安财产保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/56;G06V10/44;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人： | 高杰;于志光 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区益田路*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种人工智能技术，揭露了一种人脸特征智能提取方法，包括：接收图像集，对所述图像集进行包括灰度化、降噪与矫正的预处理操作；接收预处理完成的图像集，并基于Canny边缘检测法标记出人脸区域，基于区域增长法标记出人脸轮廓关键点，基于梯度方向直方运算和支持向量机模型标记所述人脸区域的人脸内部关键点，并输入至所述卷积神经网络模型训练；直至损失值小于阈值时，所述卷积神经网络模型退出训练；接收用户的测试图像集，利用所述卷积神经网络模型计算所述测试图像集的人脸轮廓和内部关键点，并输出结果。本发明还提出一种人脸特征智能提取装置以及一种计算机可读存储介质。本发明可以实现精准的人脸特征智能提取功能。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 智能 提取 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种人脸特征智能提取方法，其特征在于，所述方法包括：数据接收层接收包括正样本集与负样本集的图像集，对所述图像集进行包括灰度化、降噪与矫正的预处理操作后输入至数据处理层；数据处理层接收预处理完成的图像集，将所述负样本集输入至卷积神经网络模型，将所述正样本集基于Canny边缘检测法标记出人脸区域，基于区域增长法标记出人脸轮廓关键点，基于梯度方向直方运算和支持向量机模型标记所述人脸区域的人脸内部关键点，并将所述人脸区域、人脸轮廓关键点和人脸内部关键点组成标签集，将所述标签集和所述正样本集输入至所述卷积神经网络模型；所述卷积神经网络模型接收所述负样本集与所述正样本集并训练，基于激活函数输出预测的人脸轮廓关键点及人脸内部关键点，并组成输出集，将所述输出集和所述标签集输入至损失函数计算出损失值，当所述损失值小于阈值时，所述卷积神经网络模型退出训练；接收用户的测试图像集，利用所述卷积神经网络模型计算所述测试图像集的人脸轮廓和内部关键点，并输出结果。
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