公开(公告)号：CN111783674A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010628541.4

申请日：2020-07-02

Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司

Inventor： 高志鹏 ,  李国庆 ,  孙伟鹏 ,  尤俊生 ,  赵建强 ,  张辉极

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G02B27/01

Abstract: 本发明给出了一种基于AR眼镜的人脸识别方法和系统，包括在AR眼镜上部署第一人脸特征库以及用于人脸识别的第一压缩神经网络模型，并利用AR眼镜上的图像采集终端实时抓拍人脸图像；响应于AR眼镜未接入网络，利用压缩神经网络模型进行人脸图像的人脸识别；响应于AR眼镜与移动终端建立联系，将人脸图像传输至移动终端，并利用移动终端上部署的第二压缩神经网络模型进行人脸图像的人脸识别；响应于AR眼镜接入网络，将人脸图像传输至后台服务器，并利用后台服务器上部署的深度学习的神经网络模型进行人脸图像的人脸识别；在AR眼镜上示出人脸识别的匹配结果。该基于AR眼镜的人脸识别方法和系统可根据不同使用环境切换工作模式，快速完成识别工作。

公开(公告)号：CN111126501B

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN201911365650.5

申请日：2019-12-26

Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司

Inventor： 孙伟鹏 ,  尤俊生 ,  高志鹏 ,  赵建强

IPC: G06K9/62 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种图像识别方法、终端设备及存储介质，该方法包括以下步骤：S1：采集图像并对其进行标记后组成训练集；S2：通过训练集对神经网络模型进行训练，并对训练后的神经网络模型进行剪枝，剪枝过程如下：S21：输入每层卷积层的所有卷积核，设定卷积层的最大簇间距，层数i＝N，N表示卷积层的总层数；S22：判断i

公开(公告)号：CN111126501A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911365650.5

申请日：2019-12-26

Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司

Inventor： 孙伟鹏 ,  尤俊生 ,  高志鹏 ,  赵建强

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种图像识别方法、终端设备及存储介质，该方法包括以下步骤：S1：采集图像并对其进行标记后组成训练集；S2：通过训练集对神经网络模型进行训练，并对训练后的神经网络模型进行剪枝，剪枝过程如下：S21：输入每层卷积层的所有卷积核，设定卷积层的最大簇间距，层数i＝N，N表示卷积层的总层数；S22：判断i