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公开(公告)号：CN109308450A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201810896017.8
申请日：2018-08-08
申请人： 杰创智能科技股份有限公司 , 广州智慧城市发展研究院
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种基于生成对抗网络的脸部变化预测方法，包括：S1，获取人脸数据样本；S2，构建由生成器及判别器组成的生成对抗网络模型，设计损失函数，并对生成器及判别器进行迭代训练；S3，将待处理的目标年轻人脸图像输入训练后的生成对抗网络模型中，输出目标年轻人脸图像所对应的目标年老人脸图像。采用本发明，通过构建独特的生成对抗网络模型及损失函数，对年龄变化具体很好的鲁棒性，同时，本发明还考虑了额头和头发等信息的变化情况，进一步提升了预测的准确性和唯一性。
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公开(公告)号：CN107368803A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710576445.8
申请日：2017-07-14
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 中山大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种基于类别稀疏表示的人脸识别方法及系统，其中，所述人脸识别方法包括：对所述待识别人脸图像信息进行一维数组提取预处理，获取表示待识别人脸图像信息的一维数组信息；采用基本字典和核扩展字典对所述一维数组信息进行构建类别稀疏表示的计算处理，获取所述一维数组信息的类别稀疏表示；根据所述基本字典、所述核扩展字典和所述类别稀疏表示计算所述残差分类，获取残差分类集合；对所述残差分类集合内的残差分类进行排序处理，根据排序结果获取待识别人脸图像信息的识别结果。在本发明实施例中，通过本发明实施例可以在人脸被遮挡的情况下也有较高的识别准确率，并且在实施过程中，降低特征维度，有效增加了识别速度。
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公开(公告)号：CN107563328A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710780200.7
申请日：2017-09-01
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 中山大学
摘要： 本发明公开了一种基于复杂环境下的人脸识别方法及系统，其中，所述人脸识别方法包括：对待识别人脸图像进行预处理，获取预处理后的待识别人脸图像；对预处理后的待识别人脸图像进行人脸对齐处理，获取人脸对齐后的待识别正面人脸图像；对所述人脸对齐后的待识别正面人脸图像进行卷积神经网络训练处理，获取训练后的待识别样本特征集合；采用留存样本特征集合对所述待识别样本特征集合进行特征识别处理，获取待识别人脸图像的识别结果。在本发明实施例中，本发明实施例针对训练样本较少，而且待测图像在复杂环境条件下，依然能够实现准确识别，对硬件要求不高，满足实时性要求，推广经济可行。
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公开(公告)号：CN107392134A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710577103.8
申请日：2017-07-14
申请人： 广州智慧城市发展研究院 , 中山大学
摘要： 本发明公开了一种基于联合分块的人脸识别方法及系统，其中，所述方法包括：对获取的人脸图像进行分块处理，获取分块后的人脸图像分块组成类集合；对人脸图像分块组成类集合进行k-mean算法聚类处理，将聚类结果转换成聚类矩阵；对人脸图像分块组成类集合进行标记并计算每个人脸图像分块之间的距离，获取每个集合中距离最短的两个人脸图像分块；根据每个集合中距离最短的两个人脸图像分块对聚类矩阵进行扩展，根据扩展结果进行类别稀疏表示计算，获取计算后的联合分块字典矩阵；对计算后的联合分块字典矩阵进行重构误差最小分类处理，根据重构结果进行人脸识别，获取人脸识别结果。在本发明实施例中，可以快速准确的实现人脸识别。
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