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2019
重要人员人脸识别解决方案
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重要人员身份识别
方案应用
第一部分
第一部分1
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公司简介
第一部分
公司简介
核心技术—双层异构深度神经网络
原理：异构深度神经网络的某些权应用范围：真实场景中具有
值是与具体的属性相对应的，例如其
多变光照、多角度、有遮挡、
神经元的激活值对应于某种粒度的特
征。利用大量具有属性标记的训练数模糊、年龄跨度等复杂情况
据，采用多任务学习机制并在损失函
的场合或者要求身份验证精
数中加入稀疏性约束，通过考察神经
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元对不同刺激的反馈，可建立网络单确度高的场合。
元与属性的映射关系，实现网络结构
的语义化。
利用异构深度神经网络，可在人
脸模型中方便地加入光照、遮挡、角
度、年龄、种族等多种先验信息，增
强了模型的适应性和特征的表达能力。
异构深度神经网络结构图
第一部分
公司简介
核心技术—分层矢量化信息表达
深度卷积神经网络（DCNN）：是对图片库里所有的人脸
图像进行分块；其次对每块区域提取局部特征(如LBP、
SIFT)形成局部特征描述子；然后，对所有局部特征进行量
化形成字典；最后，根据字典信息和人脸图像的映射，
编码形成人脸图像的特征向量。
缺点：在数据不足的时候，DCNN会有严重的过拟合，降
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低使用效果。
分层矢量化信息表达：为了解决DCNN需要大量数据的问
题，多层的特征编码只需要把上一层的人脸图像的特征
向量作为输入从新提取特征块并进行量化形成字典编码
即可
适用范围：适合只有少量训练数据或者
计算资源不够丰富的嵌入式场合。
分层矢量化架构
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