[發明專利]一種人臉再識別方法在審
| 申請號： | 201810486584.6 | 申請日： | 2018-08-06 |
| 公開（公告）號： | CN108549883A | 公開（公告）日： | 2018-09-18 |
| 發明（設計）人： | 姚一楊;張文杰;戴波;王彥波;梅峰;盧新岱 | 申請（專利權）人： | 國網浙江省電力有限公司;國網浙江省電力有限公司信息通信分公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 杭州華鼎知識產權代理事務所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 項軍 |
| 地址： | 310000*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 余弦相似度 距離度量 度量 深度特征 人臉圖像 相似度 向量集 訓練集 人臉 卷積神經網絡 人臉識別 向量空間 圖像 測試 學習 | ||
1.一種人臉再識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
獲取訓練集A、B，其中，訓練集A中的樣本為同一個人通過不同角度在不同光線環境下拍攝的人臉圖像，訓練集B中的樣本為不同人通過不同角度在不同光線環境下拍攝的人臉圖像；
利用訓練集A、B訓練卷積神經網絡，分別提取深度特征向量集M、N，建立深度特征向量集M、N對應的深度特征向量空間S、D；
通過深度特征向量集M、N學習得到子空間W，通過深度特征向量集M、N、子空間W、深度特征向量空間S、D計算距離度量和余弦相似度度量；
計算需要測試的兩張人臉圖像的距離度量和余弦相似度度量；
結合所述距離度量和余弦相似度度量來判斷兩張人臉圖像之間的相似度。
2.根據權利要求1所述的人臉再識別方法，其特征在于，所述計算距離度量包括：距離度量的計算公式為：
其中，xi,yj是圖像i和j的深度特征向量，i∈A，j∈B，xi∈N，yj∈M。
3.根據權利要求1所述的人臉再識別方法，其特征在于，所述計算余弦相似度度量包括：以深度特征向量空間S中的一個深度特征向量x和深度特征向量空間D中的一個深度特征向量y的夾角的余弦值作為余弦相似度度量dcos(x,y)。
4.根據權利要求2或3所述的人臉再識別方法，其特征在于，所述結合所述距離度量和余弦相似度度量來判斷兩張人臉圖像之間的相似度包括：
計算距離度量和余弦相似度度量融合后的距離矩陣d(x,y)，
d(x,y)＝dW(x,y)+dcos(x,y)
設定閾值T，若距離矩陣d(x,y)的計算結果大于閾值T，則兩張人臉圖像不相似，為不同的人；反之，則表示兩張人臉圖像相似，為同一個人。
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