[发明专利]一种SRFlow超分辨率模型的训练方法及人脸识别方法有效
| 申请号： | 202011411875.2 | 申请日： | 2020-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN112507617B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 陈斌;金岩;邱敏;王海滨;李剑波 | 申请（专利权）人： | 青岛海纳云科技控股有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266103 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种SRFlow超分辨率模型的训练方法，包括：一、建立原始高清人脸图像库；二、提取若干原始高清人脸图像，作为第一高清人脸图像，并输入人脸识别模型，以获得第一人脸特征值；三、将第一高清人脸图像进行模糊处理；四、将模糊后的人脸图像输入SRFlow超分辨率模型，得到第二高清人脸图像；五、将第二高清人脸图像输入人脸识别模型，以获得第二人脸特征值；六、至少将第一人脸特征值与第二人脸特征值进行对比，并将对比结果添加到SRFlow超分辨率模型的负对数似然损失函数中，然后训练SRFlow超分辨率模型；七、重复执行上述二至六步，直至训练结果收敛后完成训练。本发明还涉及利用上述训练好的SRFlow超分辨率模型的人脸识别方法，特别适合对小人脸进行识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 srflow 分辨率 模型 训练 方法 识别 | ||
【主权项】：
暂无信息
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