一种基于深度学习的人脸特征提取方法
基本信息
| 申请号 | CN201810052447.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108108723A | 公开（公告）日 | 2018-06-01 |
| 申请公布号 | CN108108723A | 申请公布日 | 2018-06-01 |
| 分类号 | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 胡钟山 | 申请（专利权）人 | 深圳市恩钛控股有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市汇信知识产权代理有限公司 | 代理人 | 深圳市恩钛控股有限公司 |
| 地址 | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新南七道018号高新工业村R3-AF4 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于深度学习的人脸特征提取方法，包括以下步骤：步骤1：初始化输入图像尺寸为W*W，卷积核大小为K*K，步长为S，填充大小为P，输出个数为NUM和各层的权重为θi；步骤2：准备人脸图像数据；步骤3：构建具有46层的深度学习的人脸特征提取网络；步骤4：将准备的人脸图像数据输入到步骤3中构建的人脸特征提取网络中，训练softmax分类器；步骤5：启动人脸特征提取网络，进行网络训练：网络训练T时间后，通过微调求对人脸特征提取网络进行精度提升，最终出来的权重系统θ，即为所求模型；通过该模型对未知样本进行特征提取，流程结束。 |
