公开(公告)号：CN109934132B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201910149057.0

申请日：2019-02-28

Applicant: 北京理工大学珠海学院

Inventor： 唐佳林 ,  陈志衔 ,  苏秉华 ,  孙鲁 ,  曹炜

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于随机丢弃卷积数据的人脸识别方法、系统及存储介质，方法包括：基于预设的尺寸规格，对待识别人脸图像进行大小调整；将调整后的待识别人脸图像转换成灰度图像；基于随机丢弃卷积数据的方法，对灰度图像进行卷积操作，得到卷积特征图；对卷积特征图进行池化操作，得到池化特征图；对池化特征图进行全连接分类；根据全连接分类结果，得到人脸识别结果。本发明通过卷积神经网络对人脸图像进行识别，在卷积操作的过程中，采用随机丢弃卷积数据的方法来对训练样本进行扩充，增加了样本的多样性，减少了噪声影响，能够防止过拟合现象，进而提高了最终的人脸识别准确率，可广泛应用于图像处理技术领域。

公开(公告)号：CN109934132A

公开(公告)日：2019-06-25

申请号：CN201910149057.0

申请日：2019-02-28

Applicant: 北京理工大学珠海学院

Inventor： 唐佳林 ,  陈志衔 ,  苏秉华 ,  孙鲁 ,  曹炜

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了基于随机丢弃卷积数据的人脸识别方法、系统及存储介质，方法包括：基于预设的尺寸规格，对待识别人脸图像进行大小调整；将调整后的待识别人脸图像转换成灰度图像；基于随机丢弃卷积数据的方法，对灰度图像进行卷积操作，得到卷积特征图；对卷积特征图进行池化操作，得到池化特征图；对池化特征图进行全连接分类；根据全连接分类结果，得到人脸识别结果。本发明通过卷积神经网络对人脸图像进行识别，在卷积操作的过程中，采用随机丢弃卷积数据的方法来对训练样本进行扩充，增加了样本的多样性，减少了噪声影响，能够防止过拟合现象，进而提高了最终的人脸识别准确率，可广泛应用于图像处理技术领域。