一种三通道特征融合人脸识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911317291.6
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08
申请日期：
2019-12-19
申请人：
西安工程大学

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著录项信息

专利名称	一种三通道特征融合人脸识别方法
申请号	CN201911317291.6	申请日期	2019-12-19
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-05-08	公开/公告号	CN111126240A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西安工程大学	申请人地址	陕西省西安市碑林区金花南路19号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安工程大学	当前权利人	西安工程大学
发明人	李云红;聂梦瑄;李传真;穆兴;刘旭东;何琛
代理机构	西安弘理专利事务所	代理人	罗笛

摘要

本发明公开一种三通道特征融合人脸识别方法，具体步骤如下：步骤1，采集不同的人脸图像组成数据集；对数据集做预处理得到预处理图像集；步骤2，建立基于三通道特征融合的BP神经网络模型，包括粗采样通道20、LBP通道19、细采样通道18；步骤3，用预处理图像集对基于三通道特征融合的BP神经网络模型进行训练；步骤4，输入待识别的图像，利用训练好的基于三通道特征融合的BP神经网络模型进行特征相似度对比，输出最高相似度及其图像；步骤5，设定阈值，根据步骤4中输出的相似度与阈值作比较，判别与待识别的图像中是否为同一个人。本发明解决了传统人脸识别方法无法对人脸全方位特征进行提取的问题，提高了人脸的识别准确率。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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