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一种通过人脸深度预测进行多模态人脸识别的方法

基本信息

申请号 CN201810048218.2 申请日 -
公开（公告）号 CN108197587B 公开（公告）日 2021-08-03
申请公布号 CN108197587B 申请公布日 2021-08-03
分类号 G06K9/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 崔继运;韩琥;张杰;山世光;陈熙霖 申请（专利权）人 中科视拓（北京）科技有限公司
代理机构 - 代理人 -
地址 100086北京市海淀区科学院南路6号中科院计算所科研综合楼550室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种通过人脸深度预测进行多模态人脸识别的方法，其步骤为：数据提取；Depth模态数据人脸分割及尺度化：级联网络模型训练：人脸识别网络训练；模型融合；测试阶段。本发明中网络模型所预测出的人脸Depth图像不仅和真实的人脸Depth图像相近，而且级联的分类网络增加了预测出的Depth图像的类间距离，使得预测出的人脸Depth图像具有更丰富的身份信息。通过人脸RGB模态来预测人脸的Depth模态，增加了人脸模态数据的多样性，可以在不改变现有RGB相机硬件前提下实现多模态人脸识别。RGB模态结合预测出的Depth模态，多模态人脸识别准确率高于单一使用RGB模态数据的人脸识别准确率。