摘要
本发明公开的一种基于视频流的多人脸高速识别方法、系统和介质,其中方法包括:基于测试视频流获取测试图像;将测试图像输入到训练好的多任务复原识别神经网络模型中得到模型输出;基于模型输出的目标图像进行特征提取得到身份特征和置信度。本发明将人脸复原和人脸识别创造性地结合在一起,利用多任务学习的方法,结合若干损失函数对网络进行两阶段训练,具体包括单独训练和联合训练,实现了对自然场景视频流精确的、高效的、通用的人脸识别,且保留了身份信息,解决了现有自然场景人脸识别算法的难点问题和痛点问题。
技术关键词
识别神经网络
识别方法
生成对抗网络
高速识别系统
人脸图像数据
人脸关键点
多任务
图像处理
监控视频流
图像增强
检测人脸
自然场景
神经网络模型
两阶段
感知损失函数
人脸识别算法
联合损失函数
系统为您推荐了相关专利信息
液压单体支柱
读取器
身份识别方法
干扰误差
传感器节点网络
转向电机
人工神经网络模型
异常检测装置
异常检测方法
数据
多模态对话
情绪识别方法
预训练模型
融合多模态特征
情感类别
农业害虫
智能识别方法
智能识别系统
虫情信息
多视角