[發明專利]人臉識別方法在審
| 申請號： | 202011492218.5 | 申請日： | 2020-12-16 |
| 公開（公告）號： | CN112560687A | 公開（公告）日： | 2021-03-26 |
| 發明（設計）人： | 王運圣;李潤龍;萬衡 | 申請（專利權）人： | 上海應用技術大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200235 上海*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 識別 方法 | ||
1.一種人臉識別方法，其特征在于，包括：
從公共數據集獲取人臉訓練測試資源；
從所述人臉訓練測試資源中獲取人臉圖像，對獲取的人臉圖像進行預處理或者數據擴充，得到人臉數據集；
將所述人臉數據集輸入由NVM模塊構成的卷積神經網絡得到訓練完成的輕量化卷積神經網絡；
將測試集中的人臉圖像輸入到訓練好的輕量化卷積神經網絡模型中，以得到輸出結果，對所述輸出結果進行對比分析。
2.如權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，所述公用數據集包括PubFig、4.Multi-Task Facial Landmark dataset或ORL人臉數據集。
3.如權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，對獲取的人臉圖像進行預處理或者數據擴充，包括：
對獲取的人臉圖像進行放大或者縮小。
4.如權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，對獲取的人臉圖像進行預處理或者數據擴充，包括：
對獲取的人臉圖像進行平移。
5.如權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，對獲取的人臉圖像進行預處理或者數據擴充，包括：
對獲取的人臉圖像進行放射變化。
6.如權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，將所述人臉數據集輸入由NVM模塊構成的卷積神經網絡得到訓練完成的輕量化卷積神經網絡之前，還包括：
設置所述由NVM模塊構成的卷積神經網絡。
7.如權利要求6所述的人臉識別方法，其特征在于，設置所述由NVM模塊構成的卷積神經網絡，包括：
由壓縮層和擴展層組成NVM模塊，把1×1常規卷積替換為分組卷積以到達我們的模型精簡，在壓縮層通過1×1分組卷積減少輸入的通道數；
在1×1卷積后面加入批量歸一化來加速訓練過程；
通過Channel Shuffel讓數據、分組訓練信息在不同的通道中進行流通；
在NVM卷積神經網絡的結構中，針對人臉數據集的分類采用Center Loss作為損失函數為：
混合損失函數為：
L＝Ls+γL。
8.如權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，對獲取的人臉圖像進行預處理或者數據擴充，得到人臉數據集之后，還包括：
將所述人臉數據集分為訓練集、驗證集和測試集。
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