联系人: 房先生
所在地:福建 厦门市
本发明涉及一种基于深度学习的人脸检索方法及系统,包含以下步骤检索模型的训练使用caffe深度学习框架训练模型,采用梯度下降的方式优化模型参数,得出检索模型;人脸特征的提取先将训练集中所有人的图片喂到神经网络中,进行前馈过程,保存第一个全连接层和第二个全连接层的输出;人脸注册充分提取注册者在不同光照,不同姿态下的特征向量和哈希编码;人脸检索提取出待检索人脸图像的哈希编码和特征向量,然后将其与训练集中的图片进行比对,采用哈希编码粗检索和特征向量细检索相结合的检索方式,经过粗检索和细检索后得到最相似的人脸图像,并输出对应的相似度值。
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