申请/专利权人：天津高创安邦技术有限公司

申请日：2019-11-18

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN110826525B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2020.03.17#实质审查的生效;2020.02.21#公开

摘要：本发明提供了人脸识别的方法及系统，获取人脸图像数据集中人脸的性别、身份信息及人脸分类信息；同时利用人脸的性别、身份信息及人脸分类信息对神经网络模型进行训练获取人脸识别模型。本发明在人脸识别模型在训练数据集中加入了人脸性别的监督信息，通过包含人脸分类损失函数及人脸性别损失函数的联合训练损失函数对人脸识别模型进行训练，在人脸识别过程中，基于人脸性别概率分布和人脸分类特征进行相似度计算，同样在较为黑暗场景下，常规的面部识别算法已经失效的前提下，利用性别参数减去性别的相似度，可以较为有效的防止将两个相似但不同性别的人识别为同一个人，提高人脸识别算法的准确度，较为准确的识别人脸图像的身份信息。

主权项：1.一种人脸识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：获取人脸图像数据集；获取所述人脸图像数据集中人脸的性别、身份信息及人脸分类信息；同时利用所述人脸的性别、身份信息及人脸分类信息对神经网络模型进行训练，获取人脸识别模型；获取待识别人脸图像；基于所述人脸识别模型预测待识别人脸图像性别概率分布，所述人脸性别概率分布包括第一性别概率分布的和预设人脸图像的第二性别概率分布；基于所述人脸识别模型提取人脸分类特征，所述人脸分类特征包括待识别人脸图像的第一人脸分类特征和预设人脸图像的第二人脸分类特征；基于所述人脸性别概率分布和所述人脸分类特征计算所述待识别人脸图像与预设人脸图像相似度，所述待识别人脸图像与预设人脸图像相似度的计算公式如下： 式中，β表示人脸特征相似度的权重，1-β表示人脸性别相似度的权重，f1i表示待识别人脸图像分类特征，f2i表示预设人脸图像分类特征，p1j表示待识别人脸性别的概率分布，p2j表示预设人脸的人脸性别属性概率分布。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津高创安邦技术有限公司 一种人脸识别的方法及系统

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