[发明专利]一种基于宽度学习网络特征提取的人脸识别方法及系统有效
| 申请号： | 201911156472.5 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN110909678B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 唐英干;杨雷超 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杨媛媛 |
| 地址： | 066000 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于宽度学习网络特征提取的人脸识别方法及系统，所述方法首先对数据库中的人脸图像进行预处理，生成预处理后的人脸图像；对预处理后的人脸图像进行人脸检测，定位人脸特征所在的图像区域；然后基于宽度学习网络提取所述图像区域的人脸特征向量；采用所述人脸特征向量及对应的数据标签训练支持向量机分类器，生成训练好的人脸识别模型；将待识别的人脸特征向量输入所述人脸识别模型，即可输出人脸识别结果。本发明将宽度学习网络特征提取的方法应用于人脸识别，提取出能够有效、准确、稳定表征人脸特征的人脸特征向量，基于人脸特征向量训练支持向量机模型进行人脸识别，其准确率更高，识别波动范围更小，具有更好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 宽度 学习 网络 特征 提取 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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