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专利详情
发明专利
已授权
基于CNN的多patch多通道联合特征选择学习的人脸识别方法
📄 申请号:CN201810293102.5
📄 发布日:2026/08/10
著录项目信息
申请日
2018-04-04
公开号
CN108509920A
公开日
2018-09-07
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V40_16
IPC 分类号
G06K9_00
,
G06K9_62
,
G06N3_04
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
其他分类
其他
应用场景
人脸识别, 身份认证, 安防监控, 智能门禁, 金融支付
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摘要
本发明公开了一种基于CNN的多patch多通道联合特征选择学习的人脸识别方法,属于人脸识别技术领域。该方法首先将原始人脸图像分割成多张子图像,每张子图像再分离成多张通道图像;然后为每张通道图像构建一个CNN网络模型,输入通道图像进行识别;接下来首先将同一子图像的多个通道神经网络进行连接,得到对应多张子图像的多个子图像神经网络,然后将多个子图像神经网络进行连接,作为最终的模型识别结果。本发明通过对现有卷积神经网络模型进行改进以及创新,从而达到优化和提升模型的效果,使得卷积神经网络模型的人脸识别能力更加精准,为其在日常生活、工业发展、科学研究等领域的广泛应用提供更有力的技术保障。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
20220426
✅ 授权
20181009
?? 实质审查的生效 :
20180907
📄 公开
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覆盖
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📋 交易方式:
委托待转让
📌 交易状态:
在售
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📋 项目申报:
未申报
资金托管
权属尽调
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