一种基于双通道卷积神经网络的身份识别方法
基本信息
| 申请号 | CN201811274783.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109409297B | 公开（公告）日 | 2021-11-23 |
| 申请公布号 | CN109409297B | 申请公布日 | 2021-11-23 |
| 分类号 | G06K9/00;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 代豪;黄紫丞;林立强 | 申请（专利权）人 | 咪付（广西）网络技术有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 530007 广西壮族自治区南宁市高新区创新路23号-南宁中关村创新示范基地8号楼C栋一层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于双通道卷积神经网络的身份识别方法，包括训练神经网络和身份识别步骤，采用人脸图像和全身姿态图像两个时间同步图像进行综合训练和识别，避免了单一因素欺骗，具有较强的抗干扰能力和较高的识别准确度；本发明方法，通过一个全连接层将两个通道的特征数据加权连接，并通过多个卷积层、池化层获取图像特征数据，最后由分类器得出类别概率，提取最大概率与设定阈值进行对比确定识别结果。经过多次卷积提取特征图、非线性激励和池化降维处理，使双通道卷积神经网络控制数据更灵活，抽象能力和学习能力更强，从而具有较好的识别效果。 |
