[发明专利]基于迁移学习和稀疏损失函数的人脸识别方法有效
| 申请号： | 202110171838.7 | 申请日： | 2021-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN112836658B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 邹红艳;孙鑫岩;李振业;倪超 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京申云知识产权代理事务所(普通合伙) 32274 | 代理人： | 于贺贺;邱兴天 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于迁移学习和稀疏损失函数的人脸识别方法，其特征在于：包括人脸数据库，该人脸数据库采用深度图像的组合，作为孪生神经网络模块的输入；孪生神经网络模块，该孪生神经网络模块中设置有卷积神经网络，用于提取人脸数据库输入的人脸的特征向量；将孪生神经网络模块提取到的人脸的特征向量，通过误差损失函数来计算输出的人脸特征向量的误差，并对孪生神经网络模块进行训练，使整个模型的误差越来越小。本发明通过孪生神经网络模块对这些组合进行训练，设计了新的稀疏损失函数，无论在正样本还是负样本的情况下，计算的误差将会在一定范围内，并且设计了边界参数，使得负样本的误差在边界之内，因此可快速准确的对人脸进行识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 稀疏 损失 函数 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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