[發明專利]一種基于深度學習的多狀態人臉識別方法在審
| 申請號： | 202110351460.9 | 申請日： | 2021-03-31 |
| 公開（公告）號： | CN113011370A | 公開（公告）日： | 2021-06-22 |
| 發明（設計）人： | 馬婧華;肖鑫;鄒政;汪靜姝;劉扶金 | 申請（專利權）人： | 重慶理工大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/00 |
| 代理公司： | 重慶博凱知識產權代理有限公司 50212 | 代理人： | 張先蕓 |
| 地址： | 400054 重*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 深度 學習 狀態 識別 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于深度學習的多狀態人臉識別方法，其特征在于，包括：
S1、獲取訓練集；
S2、將訓練集輸入神經網絡，完成對神經網絡的訓練，訓練神經網絡的損失函數式中，λ表示超參數，m表示樣本數，xi表示第i個樣本，yi表示xi對應的類別，表示yi對應的類別中心，n表示類別數，T表示轉置，Wj表示第j類樣本權重向量，表示yi類樣本的權重系數；
S3、獲取待識別圖像；
S4、將待識別圖像輸入訓練后的神經網絡，得到識別結果。
2.如權利要求1所述的基于深度學習的多狀態人臉識別方法，其特征在于，步驟S1包括：
S1、獲取獲取原始數據集；
S2、利用鏡像、縮放、對比度變換、灰度變換、生成式對抗網絡中的任意一種或多種對原始數據集進行數據增強，得到訓練集。
3.如權利要求1所述的基于深度學習的多狀態人臉識別方法，其特征在于，所述神經網絡為Inception-ResNet-v2。
4.如權利要求3所述的基于深度學習的多狀態人臉識別方法，其特征在于，所述神經網絡中進行特征對比之前，利用L2范數歸一化對特征數據進行歸一化處理。
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