[发明专利]深度网络与Gabor高斯特征融合的人脸识别方法在审
| 申请号： | 202210116196.5 | 申请日： | 2022-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN114463818A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 李朝荣 | 申请（专利权）人： | 宜宾学院 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06K9/62;G06F17/16;G06V10/44;G06V10/774 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 644000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明方法针现有深度网络的不足，本发明设计了一种有效的人脸识别方法，该方法将深度网络的高级特征和Gabor小波的低级特征进行融合。对于深度网络特征，采用了SENet网络模型，考虑了SENet网络的低层到高层Haar均值特征，分别进行PCA压缩；对于Gabor小波特征，将高斯分布拟合后嵌入到欧式空间，然后用PCA进行特征压缩。将深度网络特征和Gabor高斯特征融合的识别方式能适应戴口罩、墨镜等遮挡和强烈的光照不均问题，显著提升人脸识别准确率，满足复杂环境下的人脸识别需求。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 网络 gabor 特征 融合 识别 方法 | ||
【主权项】：
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