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公开(公告)号：CN108509920A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810293102.5
申请日：2018-04-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的多patch多通道联合特征选择学习的人脸识别方法，属于人脸识别技术领域。该方法首先将原始人脸图像分割成多张子图像，每张子图像再分离成多张通道图像；然后为每张通道图像构建一个CNN网络模型，输入通道图像进行识别；接下来首先将同一子图像的多个通道神经网络进行连接，得到对应多张子图像的多个子图像神经网络，然后将多个子图像神经网络进行连接，作为最终的模型识别结果。本发明通过对现有卷积神经网络模型进行改进以及创新，从而达到优化和提升模型的效果，使得卷积神经网络模型的人脸识别能力更加精准，为其在日常生活、工业发展、科学研究等领域的广泛应用提供更有力的技术保障。
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公开(公告)号：CN109299701B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201811195416.8
申请日：2018-10-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN扩充多人种特征协同选择的人脸年龄估计方法，先通过生成式对抗网络进行多风格人脸样本的模拟生成，来快速地大规模地扩充不同人种的人脸库，从而提高对黄色、棕色等人种年龄信息识别的精度。然后利用卷积神经网络对原有数据集进行预训练，接着基于扩充得到的人脸年龄数据库进行进一步的精训练。最后将四个人种的Sub‑CNN进行基于组稀疏算法的联合特征选择融合，以此来解决基于人脸图像的年龄估计问题。本发明得到了更具泛化能力的人脸年龄估计模型，同时也能大大提高很多年龄人脸识别系统的性能，弥补了以往研究的不足之处。
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公开(公告)号：CN109299701A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811195416.8
申请日：2018-10-15
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00268 , G06K9/6256 , G06K2009/00322
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN扩充多人种特征协同选择的人脸年龄估计方法，先通过生成式对抗网络进行多风格人脸样本的模拟生成，来快速地大规模地扩充不同人种的人脸库，从而提高对黄色、棕色等人种年龄信息识别的精度。然后利用卷积神经网络对原有数据集进行预训练，接着基于扩充得到的人脸年龄数据库进行进一步的精训练。最后将四个人种的Sub-CNN进行基于组稀疏算法的联合特征选择融合，以此来解决基于人脸图像的年龄估计问题。本发明得到了更具泛化能力的人脸年龄估计模型，同时也能大大提高很多年龄人脸识别系统的性能，弥补了以往研究的不足之处。
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公开(公告)号：CN108509920B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201810293102.5
申请日：2018-04-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的多patch多通道联合特征选择学习的人脸识别方法，属于人脸识别技术领域。该方法首先将原始人脸图像分割成多张子图像，每张子图像再分离成多张通道图像；然后为每张通道图像构建一个CNN网络模型，输入通道图像进行识别；接下来首先将同一子图像的多个通道神经网络进行连接，得到对应多张子图像的多个子图像神经网络，然后将多个子图像神经网络进行连接，作为最终的模型识别结果。本发明通过对现有卷积神经网络模型进行改进以及创新，从而达到优化和提升模型的效果，使得卷积神经网络模型的人脸识别能力更加精准，为其在日常生活、工业发展、科学研究等领域的广泛应用提供更有力的技术保障。
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