[发明专利]基于受试者工作特征曲线下部分面积优化的人脸识别方法在审
| 申请号： | 202110775872.5 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113505692A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 张晓雷;唐林瑞泽 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学;西北工业大学深圳研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于受试者工作特征曲线下部分面积优化的人脸识别方法，通过pAUC算法和类中心学习策略训练一个用于开集人脸识别的深层卷积神经网络。其中：1)类中心学习策略对训练数据集构造样本对，从而大大提高了模型训练效率；2)pAUC算法起到难例挖掘作用，可以有针对性地训练模型；构造样本对进行训练恰好模拟了人脸注册和测试的流程，模型不再需要softmax输出层进行分类，而是直接输出两张人脸的相似度来进行身份判别。训练好后模型可以直接提取面部图像特征进行人脸验证。本发明在五个大规模非限定环境下的人脸基准数据集上的实验结果表明，和目前性能最优的人脸识别方法相比具有很强的竞争性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 受试者 工作 特征 曲线 部分 面积 优化 识别 方法 | ||
【主权项】：
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