跨年龄人脸识别成为一个研究热点,是其较强的类内差异导致的。深度学习人脸识别模型时依靠卷积神经网络提取人脸特征向量,利用向量的值来判断是否属于同一个体(类)。为了直观地观察类内差异,即人脸特征向量的跨年龄变化,做了以下实验。 准备一个深度学习人脸识别模型:FaceNet FaceNet通过一个深层卷积神经网络,将人脸图片转换至128维的特征向量。使用Triplet
本文问题为当给出两张不同年龄段的面部照片时,通过算法来自动识别是否是同一人。人脸识别的目的在于适应社会发展,高效的识别和管理个人信息,保证公共安全力度。人脸识别在管理方面、入口安全、刑侦破案、视频监视很多方面都有重大意义,如国家公共安全,社会安全及商业领域都有很多应用。 随着人们对人脸识别技术研究的深入,...
2017年3月,百度与“宝贝回家”网站合作,将人工智能的跨年龄人脸识别技术应用于寻找走失儿童中,首批超过2万条寻亲图片数据接入百度跨年龄人脸识别系统进行对比评测后,初步筛选出数十组疑似案例,付贵就在其中。后经DNA比对,证实付贵正是付光发的儿子。这对失散了27年的父子终于重聚。 2019年,被拐10年的“小耗子”(...
模型的训练方法、跨年龄人脸识别方法和对应的装置专利信息由爱企查专利频道提供,模型的训练方法、跨年龄人脸识别方法和对应的装置说明:本发明提供一种模型的训练方法、跨年龄人脸识别方法和对应的装置,提高针对跨年龄的人脸识别的准确率...专利查询请上爱企查
对于格灵深瞳的“跨年龄同亲缘人脸比对算法”的技术优势,公司表示:“经过十年在算法的实践应用,公司构建了人脸识别模型,这些模型能够捕捉人的细微特征和相似之处,使其在处理复杂跨年龄识别场景时依然表现出色。其次,通过大量的样本训练模型,利用不同年龄段的样本去生成不同人、不同年龄段的人脸图像,从而提高跨年龄识别的...
所述跨年龄人脸识别的模型训练方法包括:通过卷积神经网络提取跨年龄人脸数据库中人脸图像的特征向量,所述跨年龄人脸数据库包括按照人脸的年龄特征和分类特征分类的多个人脸图像;获取所述特征向量的范数和归一化向量,基于所述人脸图像的年龄特征更新与所述范数对应的年龄损失,基于所述人脸图像的分类特征更新与所述归一化...
根据本发明的实施例,提供一种跨年龄人脸识别方法,包括:使用卷积神经网络对采集的人脸图像提取特征向量,所述卷积神经网络根据如上所述的跨年龄人脸识别的模型训练方法训练得到;以及基于所述提取的特征向量进行人脸识别。 根据本发明的实施例,提供一种跨年龄人脸识别的模型训练装置,包括:特征提取模块,设置为通过卷积神经网络...