[发明专利]一种人脸识别系统的自我纠正方法、系统及设备在审
| 申请号： | 201910819223.3 | 申请日： | 2019-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN110728783A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 王振 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G07C9/37 | 分类号： | G07C9/37;G06K9/00 |
| 代理公司： | 37205 济南舜源专利事务所有限公司 | 代理人： | 刘雪萍 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出的一种人脸识别系统的自我纠正方法、系统及设备，首先，统计员工固定周期内在人脸识别系统中的识别时间和识别率，对系统中人脸识别存在问题的用户进行标记作后续处理；然后，对于识别率不高或者识别缓慢的用户增加其在数据库中面部图像的特征向量个数；最后，由人脸识别系统定期批量地识别率较低或者识别缓慢的员工图像进行相似度函数参数的重新训练。本发明实现了在人脸识别系统的实际使用过程中，对系统中出现识别率低或者识别时间长的问题，进行无人干预的自我纠正。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸识别系统 识别率 系统及设备 相似度函数 固定周期 后续处理 面部图像 人脸识别 特征向量 无人干预 用户增加 员工 纠正 数据库 图像 统计 | ||
【主权项】：
1.一种人脸识别系统的自我纠正方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：通过统计在人脸识别系统中的识别时间和/或识别率异常的用户，确定人脸识别异常用户；/nS2：采集人脸识别异常用户的面部图像；/nS3：将采集得到的面部图像输入系统卷积神经网络部分提取得到特征向量，并存入数据库中作为相似度计算的特征向量；/nS4：系统对人脸识别异常用户的进行人脸识别计算相似度时，采用最新的数据库特征向量与待识别特征向量进行相似度计算，以此达到相似度的最大值；/nS5：如果人脸识别异常用户的在预设周期内新增的数据库特征向量的数目与其数据库特征向量总数的比值超过预设阈值，以数据库中保存的用户图像作为样本，重新训练相似度函数的参数。/n
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