公开(公告)号：CN108388574B

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN201810026049.2

申请日：2018-01-11

Applicant: 同济大学

Inventor： 尤鸣宇 ,  沈春华 ,  张欣彧

IPC: G06F16/583 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于triplet深度二值网络进行快速的人脸检索的方法，属于图像处理技术领域。首先将图片进行三元组预处理和编码分组，再利用分块图切方法进行triplet哈希编码训练，利用深度网络进行特征提取，使用循环交错两阶段的方法有效地将深度网络判别信息反馈给哈希编码网络，使得两个阶段进行循环学习，相互修正，最后提取深度网络的判别特征作为图片的哈希编码，进行特征对比和人脸检索。通过这种方式可以进行分块编码训练，加快训练速度，同时能有效利用深度网络信息，提取高判别性的哈希编码，提高检索精度。

公开(公告)号：CN108388574A

公开(公告)日：2018-08-10

申请号：CN201810026049.2

申请日：2018-01-11

Applicant: 同济大学

Inventor： 尤鸣宇 ,  沈春华 ,  张欣彧

IPC: G06F17/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于triplet深度二值网络进行快速的人脸检索的方法，属于图像处理技术领域。首先将图片进行三元组预处理和编码分组，再利用分块图切方法进行triplet哈希编码训练，利用深度网络进行特征提取，使用循环交错两阶段的方法有效地将深度网络判别信息反馈给哈希编码网络，使得两个阶段进行循环学习，相互修正，最后提取深度网络的判别特征作为图片的哈希编码，进行特征对比和人脸检索。通过这种方式可以进行分块编码训练，加快训练速度，同时能有效利用深度网络信息，提取高判别性的哈希编码，提高检索精度。