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(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CN111507128A(43)申请公布日2020.08.07(21)申请号201910094172.2G06N3/08(2006.01)(22)申请日2019.01.30(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室(72)发明人张伟华吴江旭李凡徐荣图石海龙张洪光胡淼枫马事伟王璟璟(74)专利代理机构北京律智知识产权代理有限公司11438代理人袁礼君阚梓瑄(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图6页(54)发明名称人脸识别方法、装置、电子设备及可读介质(57)摘要本公开提供一种人脸识别方法、装置、电子设备及可读介质,该方法包括:获取面部图像数据;通过面部图像数据确定数据集;基于所述数据集进行迭代运算,实时确定初始网络结构、多个影响因子、多个网络模块,以确定人脸识别模型;以及通过人脸识别模型与面部图像数据进行人脸识别。本公开的人脸识别方法、装置、电子设备及可读介质,能够为算力有限的场景匹配具有最优结构与参数的、且满足应用场景指标要求的神经网络模型。CN111507128ACN111507128A权利要求书1/2页1.一种人脸识别方法,其特征在于,包括:获取面部图像数据;通过面部图像数据确定数据集;基于所述数据集进行迭代运算,实时确定初始网络结构、多个影响因子、多个网络模块,以确定人脸识别模型;以及通过所述人脸识别模型与面部图像数据进行人脸识别。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述数据集进行迭代运算,实时确定初始网络结构、多个影响因子、多个网络模块包括:基于所述数据集进行第一迭代运算,以根据评价指标确定所述神经网络模型的初始网络结构;基于所述数据集进行第二迭代运算,以根据所述评价指标调整所述初始网络结构中的多个影响因子;以及基于所述数据集进行第三迭代运算,以根据所述评价指标确定所述神经网络模型的多个网络模块。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:在所述第一迭代运算和/或所述第二迭代运算和/或所述第三迭代运算过程中,当判断所述评价指标满足预定需求时,停止所述第一迭代运算和所述第二迭代运算和所述第三迭代运算,确认当前神经网络模型满足需求。4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述数据集进行第一迭代运算,以根据评价指标确定所述神经网络模型的初始网络结构包括:基于所述数据集,对多种网络结构进行顺序迭代运算;记录每一次迭代运算结果中的评价指标;以及对所述多个评价指标进行比对,基于比对结果确定所述神经网络模型的初始网络结构。5.如权利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述数据集进行第二迭代运算,以根据所述评价指标调整所述初始网络结构中的多个影响因子包括:基于所述数据集,对多种影响因子进行组合迭代运算;记录每一次迭代运算结果中的评价指标;以及对所述多个评价指标进行比对,基于比对结果确定所述神经网络模型的多个影响因子。6.如权利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述数据集进行第三迭代运算,以根据所述评价指标进一步调整所述神经网络模型的多个网络模块包括:基于所述数据集,对多种网络构成模块进行顺序迭代运算;记录每一次迭代运算结果中的评价指标;以及对所述多个评价指标进行比对,基于比对结果确定所述神经网络模型的多个网络模块。7.如权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:将每一网络结构的标准参数作为其初始参数。8.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述影响因子包括以下任一或多个的组合:2CN111507128A权利要求书2/2页输入尺寸因子、滤波器宽度因子、网络深度因子、下采样因子。9.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述网络构成模块包括以下任一或多个的组合:激活层、学习率、池化层、训练方法、卷积核。10.如权利要求4至6中任一项所述的方法,其特征在于,还包括:在所述第一迭代运算和/或所述第二迭代运算和/或所述第三迭代运算过程中,当判断预定迭代次数内所述评价指标的浮动范围小于阈值时,停止所述第一迭代运算和/或所述第二迭代运算和/或所述第三迭代运算。11.一种人脸识别装置,其特征在于,包括:数据获取模块,用于获取面部图像数据;数据集模块,用于通过面部图像数据确定数据集;运算模块,用于基于所述数据集进行迭代运算,实时确定初始网络结构、多个影响因子、多个网络模块,以确定人脸识别模型;以及识别模块,用于通过人脸识别模型与面部图像数据进行人脸识别。12.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述运算模块包括第一运算模块、第二运算模块以及第三运算模块,其中,第一运算模块用于基于所述数据集进行第一迭代运