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公开(公告)号：CN109711342B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201811610641.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 河北工程大学
Abstract: 本发明提供了一种人脸识别方法及装置，该方法应用于数据处理技术领域，所述方法包括：根据预设框架搭建卷积神经网络；输入训练数据集至所述卷积神经网络确定神经网络参数；根据所述训练数据集和预设特征混合方法更新所述神经网络参数；输入待识别图片至更新神经网络参数后的卷积神经网络进行人脸识别。本发明提供的人脸识别方法及装置应用卷积神经网络训练方法并采用抽取特定层特征图的特征混合方法在小样本数据集中，生成自混合数据集。该方法能够充分、有效的将同类数据的特征结合共享，可以有效增强网络的鲁棒性，提高准确率，实现使用小样本数据集训练人脸识别模型达到与大样本数据集训练相同识别率的目的，可有效降低识别成本。
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公开(公告)号：CN109711342A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811610641.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 河北工程大学
Abstract: 本发明提供了一种人脸识别方法及装置，该方法应用于数据处理技术领域，所述方法包括：根据预设框架搭建卷积神经网络；输入训练数据集至所述卷积神经网络确定神经网络参数；根据所述训练数据集和预设特征混合方法更新所述神经网络参数；输入待识别图片至更新神经网络参数后的卷积神经网络进行人脸识别。本发明提供的人脸识别方法及装置应用卷积神经网络训练方法并采用抽取特定层特征图的特征混合方法在小样本数据集中，生成自混合数据集。该方法能够充分、有效的将同类数据的特征结合共享，可以有效增强网络的鲁棒性，提高准确率，实现使用小样本数据集训练人脸识别模型达到与大样本数据集训练相同识别率的目的，可有效降低识别成本。
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