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一种基于总体余弦分布的人脸噪音数据集CNN训练方法

基本信息

申请号 CN201910324202.4 申请日 -
公开（公告）号 CN110245550A 公开（公告）日 2019-09-17
申请公布号 CN110245550A 申请公布日 2019-09-17
分类号 G06K9/00 分类 计算；推算；计数;
发明人 黄杨昱;胡伟;袁国栋 申请（专利权）人 北京云识图信息技术有限公司
代理机构 北京清亦华知识产权代理事务所（普通合伙） 代理人 廖元秋
地址 100190 北京市海淀区成府路中关村北二条13号院5号楼328室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明提出一种基于总体余弦分布的人脸噪音数据集CNN训练方法，属于图像识别领域。该方法首先选取包含噪音的人脸训练数据集并构建一个基准的卷积神经网络主干；对卷积神经网络主干添加层次，得到更新后的卷积神经网络；从人脸训练数据集中依次获取小批量样本集，将小批量样本集的每张人脸图片样本输入更新后的网络，得到对应的余弦值并加入余弦分布；通过设计三种策略及融合函数对每个余弦值计算对应的训练权重，使用梯度下降算法学习更新后的网络，当迭代次数到达上限时，训练终止。该方法具有良好的鲁棒性，在不需要先验知识的情况下，能快速高效地训练包含噪音的人脸训练数据集。