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专利信息

一种基于卷积神经网络的人脸识别方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-269-8381-7897
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06V40/16;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/08类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法,包括利用训练数据集训练人脸识别网络,将人脸图像输入训练完成的人脸识别网络,利用GAP层对中间特征图进行全局平均池化操作,初级特征向量顺次经过全连接层和softmax层,最后输出得到分类结果等步骤。人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softmax层。本发明在两个空间注意力模块中都设置了全局中值池化操作层,将第一空间注意力模块中的部分校准图输入到第二空间注意力模块中,使得第二校准图对不同尺度的特征信息均具有校准效果,DSAG单元能够更加充分地从低分辨率人脸图像中提取有用特征信息。
附件下载：  (原始资料备查)

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