[发明专利]基于深度学习的人脸识别方法、装置及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910658687.0 | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110516544A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 黄秋凤;李珊珊 | 申请（专利权）人： | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 44347 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 高杰;于志光<国际申请>=<国际公布>= |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 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，揭露了一种基于深度学习的人脸识别方法，包括：基于爬虫技术从网页中获取人脸图像数据，组成原始人脸图像集，根据Gabor滤波器提取所述原始人脸图像集的人脸特征得到人脸特征集，根据下采样技术对所述人脸特征集进行降维处理形成人脸特征向量集，将所述人脸特征向量集输入至预先构建的卷积神经网络模型中训练，直至所述卷积神经网络内的损失函数值小于预设阈值时退出训练，接收用户人脸图片，并将所述用户人脸图片输入至所述卷积神经网络中进行人脸识别，并输出识别结果。本发明还提出一种基于深度学习的人脸识别装置以及一种计算机可读存储介质。本发明可以实现高效精准的人脸识别。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 人脸识别 人脸特征向量 原始人脸图像 人脸图片 特征集 人脸 计算机可读存储介质 人工智能技术 人脸识别装置 人脸图像数据 降维处理 接收用户 爬虫技术 人脸特征 输出识别 损失函数 下采样 阈值时 构建 预设 网页 学习 退出 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n基于爬虫技术从网页中获取人脸图像数据，组成原始人脸图像集；/n根据Gabor滤波器提取所述原始人脸图像集的人脸特征得到人脸特征集，根据下采样技术对所述人脸特征集进行降维处理形成人脸特征向量集；/n将所述人脸特征向量集输入至预先构建的卷积神经网络模型中训练，直至所述卷积神经网络内的损失函数值小于预设阈值时退出训练；/n接收用户人脸图片，并将所述用户人脸图片输入至所述卷积神经网络中进行人脸识别，并输出识别结果。/n
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