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龙图腾网恭喜广州卓腾科技有限公司申请的专利基于卷积神经网络的证件照口红识别方法、装置、介质及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114155575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111328067.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于卷积神经网络的证件照口红识别方法、装置、介质及设备是由李博;曹婉玉设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的证件照口红识别方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的证件照口红识别方法，包括：获取图像训练集，对所述图像训练集进行预处理，得到嘴唇区域的RGB空间图像；将所述嘴唇区域的RGB空间图像转换为YCbCr空间图像，将所述RGB空间图像和YCbCr空间图像组成训练样本对；构建卷积神经网络，采用所述训练样本对对所述卷积神经网络进行训练，得到口红识别模型；获取待识别图像，进行预处理，通过训练好的所述口红识别模型对预处理后的待识别图像进行口红识别，得到所述待识别图像对应的类别概率，选择概率最大的类别标号作为所述待识别图像的口红识别结果。本发明解决了现有技术在光线有变化、环境复杂、嘴唇有部分病变的时候无法对证件照中的口红进行有效识别及稳定识别的问题。

本发明授权基于卷积神经网络的证件照口红识别方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的证件照口红识别方法，其特征在于，包括：获取图像训练集，对所述图像训练集中的每一个训练样本进行预处理，得到训练样本对应的嘴唇区域的RGB空间图像；将所述训练样本对应的嘴唇区域的RGB空间图像转换为YCbCR空间图像，将所述RGB空间图像和YCbCR空间图像组成训练样本对；构建卷积神经网络，采用所述训练样本对对所述卷积神经网络进行训练，得到口红识别模型；获取待识别图像，对所述待识别图像进行预处理，通过训练好的所述口红识别模型对预处理后的待识别图像进行口红识别，得到所述待识别图像对应的类别概率，选择概率最大的类别标号作为所述待识别图像的口红识别结果；所述卷积神经网络包括第一组卷积、第二组卷积、第三组卷积、第一全连接层和第二全连接层，所述第一组卷积用于对RGB空间图像进行特征提取，所述第二组卷积用于对YCbCR空间图像进行特征提取；所述第一组卷积和第二组卷积均包括四层，其中第一层卷积利用尺寸为（3,3,3,32）的卷积核对输入图像进行卷积，得到尺寸为（126，126,32）的特征图，接着利用LeakyRelu激活函数进行激活，再利用最大池化卷积进行池化操作，得到尺寸为（63,63,32）的第一特征图；第二层卷积利用尺寸为（3,3,36,64）的卷积核对第一特征图进行卷积，得到尺寸为（61，61,64）的特征图，接着利用LeakyRelu激活函数进行激活，再利用最大池化卷积进行池化操作，得到尺寸为（30，30,64）的第二特征图；第三层卷积利用尺寸为（3,3,64，128）的卷积核对第二特征图进行卷积，得到尺寸为（28，28,128）的特征图，接着利用LeakyRelu激活函数进行激活，再利用最大池化卷积进行池化操作，得到尺寸为（14，14,128）的第三特征图；第四层卷积利用尺寸为（3,3，128,64）的卷积核对第三特征图进行卷积，得到尺寸为（12，12,128）的特征图，接着利用LeakyRelu激活函数进行激活，再利用最大池化卷积进行池化操作，得到尺寸为（6，6,64）的第四特征图；所述第三组卷积用于对所述RGB空间图像提取的特征图像和对所述YCbCR空间图像提取的特征图像进行拼接，得到（6,6,128）维的特征图，利用尺寸为（3,3,128,64）的卷积核对所述（6,6,128）维的特征图进行卷积，得到（4,4,64）维的特征图，利用LeakyRelu激活函数进行激活以及进行展开，得到（4*4*64）维的特征向量；所述（4*4*64）维的特征向量作为第一全连接层的输入，经过第一全连接层后得到1024维的特征向量，并利用LeakyRelu激活函数进行激活，再经过第二全连接层得到2维的特征向量；将2维的特征向量进行SoftMax归一化处理，得到类别概率。

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