基于神经网络自适应图像增强的人脸识别方法及系统

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正文
推荐专利
基于神经网络自适应图像增强的人脸识别方法及系统
申请号:CN202411121151
申请日期:2024-08-15
公开号:CN118644885B
公开日期:2024-12-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于神经网络自适应图像增强的人脸识别方法及系统,属于图像识别技术领域,该方法首先对原始人脸图像的图像质量进行评估,根据质量得分确定第一人脸图像;然后获取第一人脸图像的质量指标,根据质量指标确定第一人脸图像的优化策略;其次根据优化策略对第一人脸图像进行自适应增强,得到增强人脸图像;最后根据轮廓特征和局部特征评估第一人脸图像和增强人脸图像的相似度,当相似度符合要求,采用增强人脸图像进行人脸识别;该方法解决了人脸图像优化失真的问题,保证人脸图像增强前后的相似性,以提高人脸识别的准确性。
技术关键词
人脸识别方法 轮廓特征 孪生神经网络 策略 离散余弦变换 级联卷积网络 神经网络模型 图像增强模块 人脸识别系统 指标 亮度 图像识别技术 深度学习模型 拉普拉斯 多任务 关键点
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