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一种基于TensorFlow网络的人脸识别方法及系统 

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申请/专利权人:上饶高投智城科技有限公司

摘要:本发明公开了一种基于TensorFlow网络的人脸识别方法及系统,涉及生物特征识别技术领域,该方法包括:对采集到的图像进行预处理,得到人脸图像;对人脸图像的遮挡区域进行标注;基于TensorFlow构造的卷积神经网络模型,提取人脸特征;将人脸特征输入特征分类器,得到人脸位置的人脸平面特征图,人脸平面特征图包括人脸整体特征图、各关键特征图以及遮挡区域图;将人脸整体特征图和各关键特征图与卷积神经网络模型进行计算,得到初始相似度;基于人脸整体特征图、各关键特征图以及遮挡区域图的计算,得到相似因子;基于初始相似度和相似因子计算得到相似度,以得到识别结果,本发明能够解决现有技术中遮挡区域的影响导致人脸识别准确率低下的技术问题。

主权项:1.一种基于TensorFlow网络的人脸识别方法,其特征在于,所述基于TensorFlow网络的人脸识别方法包括:采集人脸部的图像,对采集到的图像进行预处理,得到预设尺寸的人脸图像;对所述人脸图像的遮挡区域进行识别,并对遮挡区域标注;基于TensorFlow构造的卷积神经网络模型,并对所述人脸图像进行训练,提取人脸特征;将所述人脸特征输入特征分类器,得到人脸位置的人脸平面特征图,所述人脸平面特征图包括人脸整体特征图、各关键特征图以及遮挡区域图;将所述人脸整体特征图和所述各关键特征图与训练好的卷积神经网络模型进行相似度计算,得到初始相似度;基于所述人脸整体特征图、所述各关键特征图以及所述遮挡区域图的计算,以得到相似因子;基于所述初始相似度和相似因子,计算得到相似度,并判断所述相似度是否超过阈值,以得到识别结果。

全文数据:

权利要求:

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