[发明专利]一种基于轻量化卷积神经网络的人脸识别方法在审
| 申请号： | 202210510768.8 | 申请日： | 2022-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN114998958A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 王志皓;姜立标 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 周春丽 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种基于轻量化卷积神经网络的人脸识别方法，包括：采集若干人脸图像，并分别标定每个人脸图像的特征点，存作人脸样本数据集；通过参考图像和人脸样本本数据集训练ERT模型，以得到人脸形状；定位好人脸的待测图像和人脸样本数据集均输入轻量化卷积神经网络AGCNet，分别得到待测图像的底层特征向量和人脸样本数据集中每个人脸样本的底层特征向量；将待测图像的底层特征向量依次和人脸样本的底层特征向量进行相似性度量判断，得到人脸识别结果。本发明能够减少识别模型的大小和参数计算量，并且具备较高的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 卷积 神经网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
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