[发明专利]一种轻量级深度学习的智慧营业厅人脸识别方法在审
| 申请号： | 201911027483.3 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110781829A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 吴克河;邓春宇;陈祖歌;王昱颖;陈观澜;莫蓓蓓;李为;谢云澄;李渊博;王敏鉴 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 32341 南京中律知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 李建芳 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种轻量级深度学习的智慧营业厅人脸识别方法，包括如下步骤：数据预处理：在采集的图像中，检测到人脸区域，然后把该区域输入人脸识别网络；人脸识别模型设计；模型训练：学习区分人脸的特征，基于经过数据预处理的人脸训练数据集，通过多次迭代，逐步调整网络的权重参数，最终得到性能良好的人脸识别模型；模型测试。本发明解决了传统营业厅业务办理模式，通过基于深度学习的人脸识别模式，可以通过分析用户消费信息，主动为用户提供潜在业务推荐，实现客户的精准营销，同时智能地为客户提供业务办理引导，极大地改善了用户体验及业务办理人员工作效率；在保证模型识别精度的情况下，大大降低模型规模，实现了移动端的人脸识别。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸识别 业务办理 数据预处理 营业厅 人脸训练数据 人员工作效率 多次迭代 精准营销 模型测试 模型规模 模型设计 模型识别 模型训练 权重参数 人脸区域 消费信息 业务推荐 用户提供 用户体验 客户 人脸 学习 网络 采集 图像 智能 检测 移动 分析 保证 | ||
【主权项】：
1.一种轻量级深度学习的智慧营业厅人脸识别方法，其特征在于：包括如下步骤：/n1)数据预处理：在采集的图像中，检测到人脸区域，然后把该区域输入人脸识别网络；/n2)人脸识别模型设计：利用人脸识别网络进行人脸特征提取网络设计和人脸识别任务设计；/n3)模型训练：学习区分人脸的特征，基于经过数据预处理的人脸训练数据集，通过多次迭代，逐步调整网络的权重参数，得到人脸识别模型；/n4)模型测试。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华北电力大学，未经华北电力大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911027483.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
