一种基于深度学习的人脸识别方法
公开
摘要
一种基于深度学习的人脸识别方法，包括：对基于深度学习人脸识别网络的预训练模型进行训练，生成训练好的人脸识别网络模型；加载训练好的人脸识别网络模型和数据库人脸图像，加载数据库中的图像，通过网络进行人脸定位与人脸编码，作为对比对象；调用摄像头的视频流，取出视频流的每一帧图像进行预处理后，作为人脸识别网络输入对象，通过人脸识别网络进行人脸定位与人脸编码，确定人脸特征的关键点信息；将识别到人脸的关键点依次与数据库中人脸编码进行遍历匹配，计算欧氏距离；判断计算的欧氏距离是否小于预设的最小距离，根据欧氏距离，输出人脸识别结果。本发明解决了在不同的环境变化中，获得稳定的人脸识别特征是较为困难的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的人脸识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612955A
申请号 ：
CN202111400076.X
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2021-11-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王梦轩王傲能王胜勇卢家斌
申请人 ：
中冶南方（武汉）自动化有限公司
申请人地址 ：
湖北省武汉市东湖新技术开发区流芳大道凤凰园一路9号
代理机构 ：
北京汇泽知识产权代理有限公司
代理人 ：
吴静
优先权 ：
CN202111400076.X
主分类号 ：
G06V40/16
IPC分类号 ：
G06V40/16 G06V10/74 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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