[发明专利]一种基于深度神经网络模型的半监督在线人脸识别方法及系统有效
| 申请号： | 202011191914.2 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112417986B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 邓雄 | 申请（专利权）人： | 四川天翼网络股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/09 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610041 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络模型的半监督在线人脸识别方法及系统，所述人脸识别方法包括离线训练和在线训练，所述离线训练用以生成基础人脸识别特征提取模型；所述在线训练通过前端人脸识别设备获取并上传识别结果；数据预处理平台根据识别结果和图像数据进行预处理；根据预处理结果选择在线监督训练或自监督训练，当数据达到设定量时，将数据下放到训练机中进行训练；训练完成自动测试模型，并将测试精度与离线训练生成模型精度进行比较，选择是否更新模型。通过本发明提供的离线训练加在线训练让人脸识别模型可达到实验室与应用环境模型精度一致，极大提升人脸识别模型在实际应用场景的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 模型 监督 线人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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