[发明专利]一种提升社区人口人脸识别性能的方法有效
| 申请号： | 201910878423.6 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110705393B | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 章东平;郭梦婷 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吴秉中 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种提升社区人口人脸识别性能的方法，利用社区人口的登记信息、出行规律、打扮着装偏好、交互对象及监控系统采集的大量人脸与行人图像，以及身份证图像，结合公开人脸数据集CASIA‑Webface，来提升社区人口人脸识别与行人重识别性能，以便更好地管理管理社区中的人员，构建更加安全的未来社区。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提升 社区 人口 识别 性能 方法 | ||
【主权项】：
1.一种提升社区人口人脸识别性能的方法，其特征在于包括如下步骤：/n步骤(1)利用社区人口登记档案中身份证图像A，采用仿射变换及生成对抗学习方法进行数据增强得到A’，将增强后的身份证数据集B与公开人脸数据集C(CASIA-Webface)联合训练得到人脸识别模型Ⅰ，数据集B包含A与A’；/n步骤(2)将多个摄像头的数据输入到人脸检测和人脸跟踪模块，得到人脸图像的弱标记数据D，将该数据放入弱标记抓拍人脸图像库E，经过一段时间后，将社区人口档案库里的身份证图像集与弱标记抓拍人脸图像集输入到人脸识别模型Ⅰ提取特征，进行自动标注，得到抓拍人脸分类库F，再经过人工清洗去除自动标注错误的人脸图像，得到清洗后的抓拍人脸分类库G。使用增强后的社区档案身份证库B、公开人脸数据集C(CASIA-Webface)及清洗过后的抓拍人脸分类库G，训练出人脸识别模型Ⅱ；/n步骤(3)由人脸检测、行人检测和同一摄像头下的同行人检测得到人脸图像、行人图像以及同行人图像数据库H，对数据库H进行人脸识别以及行人重识别，得到同行人数据J和轨迹K。将社区人口档案库里的身份证图像集与摄像头采集的人脸数据集输入到人脸识别模型Ⅱ中提取特征，计算相似度，利用行人轨迹信息和同行人数据对人脸相似度加权，然后进行人脸自动标注，得到更新后的抓拍人脸分类库F，再经过人工清洗去除自动标注错误的人脸图像，得到清洗过后的新的抓拍人脸分类库G。使用增强后的社区档案身份证库B、公开人脸数据集C(CASIA-Webface)及新的抓拍人脸分类库G，训练出人脸识别模型Ⅲ；每隔一段时间，使用新的抓拍数据训练一个新的人脸识别模型，直到生成满足应用需求的人脸识别模型n。/n
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