[發明專利]一種基于多任務級聯卷積神經網絡的面部識別方法在審
| 申請號： | 201810957956.9 | 申請日： | 2018-08-22 |
| 公開（公告）號： | CN110858274A | 公開（公告）日： | 2020-03-03 |
| 發明（設計）人： | 武玉亭;張曉林;范宇 | 申請（專利權）人： | 北京航天長峰科技工業集團有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 100854*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 任務 級聯 卷積 神經網絡 面部 識別 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于多任務級聯卷積神經網絡的面部識別方法，其特征在于包括以下步驟：
(1)對原始輸入視頻圖像、人工拍照圖像利用多任務級聯卷積神經網絡進行人臉檢測，定位人臉所在區域進行剪裁與放縮，進而在同尺寸的剪裁圖像中得到雙眼、兩嘴角與鼻子五個關鍵點坐標；
(2)對所有剪裁圖片中的五個特征點分別求平均，計算得到平均人臉模型；
(3)將待對齊的人臉圖像以步驟(2)中得到的平均人臉為基準進行普氏變換，得到對齊后的圖像；
(4)對對齊后的人臉圖像進行識別、驗證。
2.根據權利要求1所述的基于多任務級聯卷積神經網絡的面部識別方法，其特征在于，所述普氏變換的具體方法是：
設待對齊圖像的五個特征點組成的矩陣為A(A∈R5*2)，標準圖像為B(B∈R5*2)，
分別計算待對齊圖與標準圖五個特征點的中心位置均值，分別記作C1、C2∈R1*2，之后針對兩張圖的特征點分別進行中心化處理，即減去均值；
分別計算待對齊圖與標準圖五個特征點坐標的標準差，分別記作S1、S2∈R1*1，之后針對兩張圖的特征點分別進行歸一化處理，即除以標準差；
計算ATB的奇異值分解：U∑VT＝ATB，則令R＝VUT，則R即為反映旋轉的線性變換陣；
普氏變換將原坐標(x,y)變換為新坐標(x',y')的計算方法為：
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