[发明专利]基于卷积神经网络的漫画人脸识别方法有效

专利信息
申请号: 202010692679.0 申请日: 2020-07-17
公开(公告)号: CN111832498B 公开(公告)日: 2023-07-28
发明(设计)人: 王笛;田玉敏;黄珍;刘瑗;万波;杨鹏飞;赵辉;罗楠 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G06V40/16 分类号: G06V40/16;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 田文英;王品华
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于卷积神经网络的漫画人脸识别方法,其步骤为:(1)生成训练集;(2)生成C‑F Loss损失函数;(3)训练Xception卷积神经网络;(4)生成识别图片集;(5)对漫画人脸图片进行识别。本发明采用Xception卷积神经网络提取特征,可以提取到更完整的漫画人脸特征获得更高的识别率,同时,本发明在交叉熵损失函数的基础上增加了Focal Loss损失函数生成一个C‑F Loss损失函数,解决了不同类中的图片数量的不平衡和图片在训练后输出对应类别名的难易程度的不平衡的问题。
搜索关键词: 基于 卷积 神经网络 漫画 识别 方法
【主权项】:
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