[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的面部图像识别算法在审
| 申请号： | 201911231906.3 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN111126175A | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 赵航 | 申请（专利权）人： | 厦门大象东方科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京众泽信达知识产权代理事务所(普通合伙) 11701 | 代理人： | 王晓红 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市湖里区枋湖*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于深度卷积神经网络的面部图像识别算法，采用阈值法和形态学法对面部图像进行预切割处理；采用全卷积神经网络结合多示例学习方法构建基础系统结构，将多语义上下文特征融合与空洞残差操作块结合，嵌入基础系统结构中，保留系统对图像空间信息的感知，同时实现面部图像分类和怀疑区域定位；模型训练阶段的损失函数分为两方面，其一是利用图像级标签计算图像的良恶性二分类交叉熵损失，其二是利用少量定位框标签计算示例的良恶性二分类交叉熵损失，两者进行加权和，得到总损失函数，用于训练模型参数。对输入的面部图像进行预切割处理后，输入系统模型中得到示例概率回归图和图像概率回归值，得出该输入面部图像的分类和判定区域结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 面部 图像 识别 算法 | ||
【主权项】：
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