[发明专利]一种用于细粒度人脸识别的眼镜去除方法有效
| 申请号： | 201910798249.4 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110569763B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 毛亮;魏颖慧;刘三阳;朱婷婷;王祥雪;谭焕新;黄仝宇;汪刚 | 申请（专利权）人： | 高新兴科技集团股份有限公司;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/00 |
| 代理公司： | 广州国鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 44511 | 代理人： | 宁尚国 |
| 地址： | 510530 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于人脸识别技术领域，具体涉及一种用于细粒度人脸识别的眼镜去除方法，包括步骤：将初始的戴眼镜人脸图像被切分为三个图像块，分别以Part1，Part2和Part3标识，其中Part2包含完整的眼镜部分；建立眼镜去除深度卷积神经网络ERCNN网络模型，将Part2作为ERCNN网络模型卷积层的输入，通过网络中MFM单元进行特征选择和最大元素操作，再利用反卷积、平均池化和逐个元素加权求和的操作，对Part2实现重构，进而得到去除眼镜后的新图像块Part2_new；将输出的Part2_new与原始的Part1和Part3进行合并，得到完整的去除眼镜的人脸图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 细粒 度人 识别 眼镜 去除 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于细粒度人脸识别的眼镜去除方法，其特征在于，包括步骤：/n1)将初始的戴眼镜人脸图像被切分为三个图像块，分别以第一图像块Part1，第二图像块Part2和第三图像块Part3标识，其中第二图像块Part2包含完整的眼镜部分；/n2)建立眼镜去除深度卷积神经网络ERCNN网络模型，将第二图像块Part2作为ERCNN网络模型卷积层的输入，通过网络中MFM单元进行特征选择和最大元素操作，再利用反卷积、平均池化和逐个元素加权求和的操作，对Part2实现重构，进而得到去除眼镜后的第四图像块Part2_new；其中，所述ERCNN网络模型包括反卷积层和ReLU层，所述ReLU层用于增加网络的非线性特征提取能力；/n3)将步骤2)输出的第四图像块Part2_new与第一图像块Part1和第三图像块Part3进行合并，得到完整的去除眼镜的人脸图像。/n
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