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公开(公告)号:CN112560687B
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202011492218.5
申请日:2020-12-16
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种人脸识别方法,包括以下步骤:步骤S1:从公共数据集获取人脸训练测试资源;步骤S2:对图像进行预处理。步骤S3:将处理后的人脸数据集输入由我们改进后的NVM模块的新型网络结构的卷积神经网络得到训练完成的轻量化卷积神经网络。步骤S4:将测试集中的人脸图像输入到训练好的轻量化卷积神经网络模型中,判断识别是否准确验证该轻量化模型是否能有效对人脸数据集进行分类。
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公开(公告)号:CN111401299A
公开(公告)日:2020-07-10
申请号:CN202010262536.6
申请日:2020-04-03
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种人脸识别方法,包括以下步骤:步骤S1:从公共数据集获取人脸训练测试资源;步骤S2:对图像进行预处理。步骤S3:将处理后的人脸数据集输入由我们改进后的NVM模块的新型网络结构的卷积神经网络得到训练完成的轻量化卷积神经网络。步骤S4:将测试集中的人脸图像输入到训练好的轻量化卷积神经网络模型中,判断识别是否准确验证该轻量化模型是否能有效对人脸数据集进行分类。
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公开(公告)号:CN112560687A
公开(公告)日:2021-03-26
申请号:CN202011492218.5
申请日:2020-12-16
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种人脸识别方法,包括以下步骤:步骤S1:从公共数据集获取人脸训练测试资源;步骤S2:对图像进行预处理。步骤S3:将处理后的人脸数据集输入由我们改进后的NVM模块的新型网络结构的卷积神经网络得到训练完成的轻量化卷积神经网络。步骤S4:将测试集中的人脸图像输入到训练好的轻量化卷积神经网络模型中,判断识别是否准确验证该轻量化模型是否能有效对人脸数据集进行分类。
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