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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810293102.5 | 专利名称: | 基于CNN的多patch多通道联合特征选择学习的人脸识别方法 |
申请日: | 2018-04-04 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/16搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |