[發(fā)明專利]一種基于小樣本學(xué)習(xí)的面容分類識(shí)別系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011010423.3
• 申請(qǐng)日: 2020-09-23
• 公開（公告）號(hào): CN112149564B
• 公開（公告）日: 2023-01-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉淑寶;院旺;唐俊姝;宋海川;謝源;馬利莊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)煙臺(tái)信息技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06V40/16
• 分類號(hào): G06V40/16;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海科盛知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 丁云

1.一種基于小樣本學(xué)習(xí)的面容分類識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，包括：

用戶端：用于獲取人臉圖像并展示分類識(shí)別結(jié)果；

服務(wù)器：存儲(chǔ)有預(yù)先經(jīng)小樣本學(xué)習(xí)訓(xùn)練的分類識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，所述的分類識(shí)別網(wǎng)絡(luò)輸入為待分類識(shí)別的人臉圖像，輸出為人臉圖像所對(duì)應(yīng)的類別；

所述的用戶端和服務(wù)器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接；

所述的用戶端包括：

圖像獲取模塊：用于獲取圖像；

人臉檢測(cè)器：用于檢測(cè)圖像中是否含有人臉，若含有人臉則輸出至服務(wù)器，否則提示重新獲取；

所述的服務(wù)器設(shè)置多臺(tái)，并通過(guò)nginx實(shí)現(xiàn)多臺(tái)服務(wù)器之間的調(diào)配；

所述的分類識(shí)別網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和全連接分類網(wǎng)絡(luò)，所述的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入為人臉圖像，輸出為人臉特征，所述的全連接分類網(wǎng)絡(luò)輸入為人臉特征，輸出為分類向量；

所述的分類識(shí)別網(wǎng)絡(luò)具體訓(xùn)練過(guò)程為：

S11、獲取不同類型的面容圖像，并進(jìn)行擴(kuò)充得到訓(xùn)練集和測(cè)試集；

S12、將訓(xùn)練集中的圖像輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到人臉特征，并將該人臉特征輸入全連接分類網(wǎng)絡(luò)，得到分類向量，通過(guò)分類向量和分類標(biāo)簽確定分類損失代價(jià)函數(shù)值；

S13、根據(jù)分類損失代價(jià)函數(shù)值和訓(xùn)練參數(shù)采用隨機(jī)梯度下降法在訓(xùn)練集上訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和全連接分類網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和全連接分類網(wǎng)絡(luò)在人臉數(shù)據(jù)訓(xùn)練集上的損失小于0.005的時(shí)候，停止訓(xùn)練；

S14、基于小樣本學(xué)習(xí)，去除全連接分類網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置訓(xùn)練集上各個(gè)類別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征均值作為分類層參數(shù)，從而得到分類向量；

S15、利用測(cè)試集對(duì)分類識(shí)別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小樣本學(xué)習(xí)的面容分類識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述的圖像獲取模塊獲取圖像的方式包括如下至少一種方式：相機(jī)拍照、調(diào)取圖庫(kù)照片。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小樣本學(xué)習(xí)的面容分類識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述的人臉檢測(cè)器包括harr級(jí)聯(lián)分類器。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小樣本學(xué)習(xí)的面容分類識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為ResNet50。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小樣本學(xué)習(xí)的面容分類識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，步驟S11中的擴(kuò)充操作包括圖片旋轉(zhuǎn)、裁剪、縮放。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小樣本學(xué)習(xí)的面容分類識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述的服務(wù)器利用Django構(gòu)建而成，在構(gòu)建過(guò)程中使用uWSGI server替代WSGI server。