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一种以卷积神经网络作为特征提取器的人脸识别方法

基本信息

申请号 CN201611256201.3 申请日 -
公开（公告）号 CN106650694A 公开（公告）日 2017-05-10
申请公布号 CN106650694A 申请公布日 2017-05-10
分类号 G06K9/00(2006.01)I 分类 计算；推算；计数;
发明人 林斌;周云柯 申请（专利权）人 江苏四点灵机器人有限公司
代理机构 南京纵横知识产权代理有限公司 代理人 董建林
地址 215300 江苏省苏州市昆山市玉山镇元丰路232号5号房
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种以卷积神经网络作为特征提取器的人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤SS1：根据识别需要，构建待识别人脸图像数据库，按需要形成训练集、测试集；步骤SS2：提取CNN模型为特征提取器；步骤SS3：以CNN模型提取待识别人脸库图像的待识别特征向量，并保存；步骤SS4：利用特征分类器对提取出的训练集、测试集数据进行分类。本发明以现在的图像识别中较为热门的深度学习卷积神经网络作为特征提取器，既能利用卷积神经网络的高识别率、高抗干扰性特点，也可以便利地对于待识别人脸数据库进行修改操作，增添了该人脸识别方法在于人脸身份识别领域的实用性。