[发明专利]一种基于轮廓强化的双通道密集卷积神经网络的人脸图像鉴伪方法有效
| 申请号： | 202010009318.1 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111209855B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 陈波;张勇;冯婷婷;吴思璠;邓媛丹;陈安龙 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/40 | 分类号： | G06V40/40;G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/44;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轮廓强化的双通道密集卷积神经网络的人脸图像鉴伪方法，属于图像处理技术领域。该方法包括获取人脸图像数据集并预处理，构建基于轮廓强化的双通道密集卷积神经网络模型，对双通道密集卷积神经网络模型进行训练，利用训练后的双通道密集卷积神经网络模型进行人脸图像鉴别。本发明通过更有针对性地对图像轮廓特征进行提取，在降低网络参数的同时，能够有效提高分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轮廓 强化 双通道 密集 卷积 神经网络 图像 方法 | ||
【主权项】：
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