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2023-05-26 发布于四川
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一种基于序列特征梯度向量结构人脸识别方法.pdf

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本发明公开了一种基于序列特征梯度向量结构人脸识别方法，本发明通过级联坐标系确定人脸组合特征的相对位置，再提取特征点的梯度序列化；最后序列结合BP深度学习算法得到人脸识别模型用于人脸识别。本发明相较于像素直接训练的方法，对人脸图片信息进行大幅度的降维，训练数据维度降为30。训练一次，降低至少两个数量级，本发明训练速度快，将深度学习基于目前的硬件设备，在增加一组新用户的时候可以快速更新识别模型，本发明降低了深度学习的计算量，降低了对硬件的要求，降低了人脸识别技术实施的成本，使大面积应用深度学习于人脸

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112270215 A (43)申请公布日 2021.01.26 (21)申请号 202011089532.9 (22)申请日 2020.10.13 (71)申请人杭州电子科技大学地址

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