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基于卷积神经网络的人脸识别方法、装置、系统及设备

基本信息

申请号 CN201710172268.7 申请日 -
公开（公告）号 CN106951867A 公开（公告）日 2017-07-14
申请公布号 CN106951867A 申请公布日 2017-07-14
分类号 G06K9/00;G06N3/04 分类 计算；推算；计数;
发明人 朱越;贾洁;幸小然 申请（专利权）人 成都擎天树科技有限公司
代理机构 - 代理人 -
地址 610000 四川省成都市天府新区华阳街道天府大道南段846号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法、装置、系统及设备，方法包括以下步骤：S1：人脸检测，采用多层CNN特征架构；S2：关键点定位，采用深度学习中级联多个基准框回归网络来得到人脸关键点位置；S3：预处理，获得固定大小的人脸图像；S4：特征提取，经过特征提取模型得到特征代表向量；S5：特征比对，根据阈值判定相似性或根据距离排序给出人脸识别结果。本发明在传统CNN单层特征架构上增加多层CNN特征的组合以应对不同的成像条件，基于深度卷积神经网络算法，从海量图片数据集中训练出一个在监控环境下具有较强鲁棒性的人脸检测网络，降低误检率，提升检测响应速度。