公开(公告)号：CN106909882A

公开(公告)日：2017-06-30

申请号：CN201710030426.5

申请日：2017-01-16

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 曾碧 ,  任万灵 ,  陈佳腾 ,  张伟

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明涉及一种应用于保安机器人的人脸识别系统及方法，针对目前固定的门禁类人脸识别系统环境单一、线性人脸特征描述能力不足等问题，提出了一个基于移动机器人和深度学习的运动人脸识别系统。在设备方面，该系统实现了人和机器人单方运动、人和机器人同时运动情况下的人脸识别，并且采用近红外摄像头，实现夜晚全黑条件下的人脸识别。在算法方面，该系统是一套从人脸检测、特征点检测，到人脸矫正、人脸识别的完整的系统，在特征点检测模块精简了特征点的数量，在人脸识别模块采用了深度卷积神经网络模型，实现对人脸的快速、高准确率的识别。

公开(公告)号：CN106777349A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201710032351.4

申请日：2017-01-16

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 何元烈 ,  陈佳腾 ,  任万灵

IPC: G06F17/30 ,  G06K9/00

CPC classification number: G06F16/583 ,  G06K9/00268

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的人脸检索方法及系统，包含以下步骤：检索模型的训练：使用caffe深度学习框架训练模型，采用梯度下降的方式优化模型参数，得出检索模型；人脸特征的提取：先将训练集中所有人的图片喂到神经网络中，进行前馈过程，保存第一个全连接层和第二个全连接层的输出；人脸注册：充分提取注册者在不同光照，不同姿态下的特征向量和哈希编码；人脸检索：提取出待检索人脸图像的哈希编码和特征向量，然后将其与训练集中的图片进行比对，采用哈希编码粗检索和特征向量细检索相结合的检索方式，经过粗检索和细检索后得到最相似的人脸图像，并输出对应的相似度值。